plt.subplot()參數(shù)及使用介紹
plt.subplot()
plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
第一個參數(shù):*args (官網(wǎng)文檔描述)
Either a 3-digit integer or three separate integers describing the position of the subplot. If the three integers are nrows, ncols, and index in order, the subplot will take the index position on a grid with nrows rows and ncols columns. index starts at 1 in the upper left corner and increases to the right.
可以使用三個整數(shù),或者三個獨立的整數(shù)來描述子圖的位置信息。如果三個整數(shù)是行數(shù)、列數(shù)和索引值,子圖將分布在行列的索引位置上。索引從1開始,從右上角增加到右下角。
pos is a three digit integer, where the first digit is the number of rows, the second the number of columns, and the third the index of the subplot. i.e. fig.add_subplot(235) is the same as fig.add_subplot(2, 3, 5). Note that all integers must be less than 10 for this form to work.
位置是由三個整型數(shù)值構(gòu)成,第一個代表行數(shù),第二個代表列數(shù),第三個代表索引位置。舉個列子:plt.subplot(2, 3, 5) 和 plt.subplot(235) 是一樣一樣的。需要注意的是所有的數(shù)字不能超過10。
第二個參數(shù):projection : {None, ‘aitoff’, ‘hammer’, ‘lambert’, ‘mollweide’, ‘polar’, ‘rectilinear’, str}, optional
The projection type of the subplot (Axes). str is the name of a costum projection, see projections. The default None results in a ‘rectilinear’ projection.
可選參數(shù):可以選擇子圖的類型,比如選擇polar,就是一個極點圖。默認(rèn)是none就是一個線形圖。
第三個參數(shù):polar : boolean, optional
If True, equivalent to projection=‘polar’. 如果選擇true,就是一個極點圖,上一個參數(shù)也能實現(xiàn)該功能。
官方文檔傳送門:plt.subplot()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1, 2, 2) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) ax1 = plt.subplot(2, 2, 1, frameon = False) # 兩行一列,位置是1的子圖 plt.plot(x, y1, 'b--') plt.ylabel('y1') ax2 = plt.subplot(2, 2, 2, projection = 'polar') plt.plot(x, y2, 'r--') plt.ylabel('y2') plt.xlabel('x') plt.subplot(2, 2, 3, sharex = ax1, facecolor = 'red') plt.plot(x, y2, 'r--') plt.ylabel('y2') plt.show()
以上代碼畫圖如下:
可以看到plt.subplot()可以依次畫出這些子圖,優(yōu)點是簡單明了,缺點是略顯麻煩。
到此這篇關(guān)于詳解pandas中Series()和DataFrame()的區(qū)別與聯(lián)系的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas Series()和DataFrame()內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
深入淺析Python中l(wèi)ist的復(fù)制及深拷貝與淺拷貝
這篇文章主要介紹了Python中l(wèi)ist的復(fù)制及深拷貝與淺拷貝及區(qū)別解析 ,需要的朋友可以參考下2018-09-09Python和Matlab實現(xiàn)蝙蝠算法的示例代碼
蝙蝠算法是一種搜索全局最優(yōu)解的有效方法,本文主要介紹了Python和Matlab實現(xiàn)蝙蝠算法的示例代碼,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2022-03-03Python實現(xiàn)xml格式轉(zhuǎn)txt格式的示例代碼
VOC 的標(biāo)注是xml格式的,而YOLO是.txt格式,所以要實現(xiàn)VOC數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)YOLO數(shù)據(jù)集,只能利用代碼實現(xiàn)。所以本文為大家介紹了Python中xml轉(zhuǎn)txt的示例代碼,需要的可以參考一下2022-03-03