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  • figure 的使用

    1.figure语法及操作
    (1)figure语法说明

    figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

    num:图像编号或名称,数字为编号 ,字符串为名称
    figsize:指定figure的宽和高,单位为英寸;
    dpi参数指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,缺省值为80      1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张 
    facecolor:背景颜色
    edgecolor:边框颜色
    frameon:是否显示边框
    (2)例子:

    import matplotlib.pyplot as plt
    创建自定义图像
    fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='blue')
    plt.show()

    2.subplot创建单个子图
    (1) subplot语法

    subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)

     

    subplot可以规划figure划分为n个子图,但每条subplot命令只会创建一个子图 ,参考下面例子。

    (2)例子

    import numpy as np  
    import matplotlib.pyplot as plt  
    x = np.arange(0, 100)  
    #作图1
    plt.subplot(221)  
    plt.plot(x, x)  
    #作图2
    plt.subplot(222)  
    plt.plot(x, -x)  
     #作图3
    plt.subplot(223)  
    plt.plot(x, x ** 2)  
    plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
    #作图4
    plt.subplot(224)  
    plt.plot(x, np.log(x))  
    plt.show()  

     

    3.subplots创建多个子图
    (1)subplots语法

    subplots参数与subplots相似

    (2)例子

    import numpy as np  
    import matplotlib.pyplot as plt

    x = np.arange(0, 100)  
    #划分子图
    fig,axes=plt.subplots(2,2)
    ax1=axes[0,0]
    ax2=axes[0,1]
    ax3=axes[1,0]
    ax4=axes[1,1]


    #作图1
    ax1.plot(x, x)  
    #作图2
    ax2.plot(x, -x)
     #作图3
    ax3.plot(x, x ** 2)
    ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
    #作图4
    ax4.plot(x, np.log(x))  
    plt.show() 

     

    4.面向对象API:add_subplots与add_axes新增子图或区域
    add_subplot与add_axes都是面对象figure编程的,pyplot api中没有此命令

    (1)add_subplot新增子图

    add_subplot的参数与subplots的相似

    import numpy as np  
    import matplotlib.pyplot as plt  
    x = np.arange(0, 100)  
    #新建figure对象
    fig=plt.figure()
    #新建子图1
    ax1=fig.add_subplot(2,2,1)      
    ax1.plot(x, x) 
    #新建子图3
    ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
    ax3.plot(x, x ** 2)
    ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
    #新建子图4
    ax4=fig.add_subplot(2,2,4)
    ax4.plot(x, np.log(x))  
    plt.show()

     

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