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这篇CFSDN的博客文章Matplotlib实现subplot和subplots简单对比由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
大家一般都知道subplot可以画子图,但是subplots也可以画子图,鉴于subplots介绍比较少,这里做一个对比,两者没有功能一致.
需求:画出两张子图,在一行显示,子图中的内容一模一样 。
subplot代码:
ax1 = plt.subplot(1,2,1)ax1.scatter(positive["X1"], positive["X2"], s=50, marker="x", label="Positive")ax1.scatter(negative["X1"], negative["X2"], s=50, marker="o", label="Negative")ax1.legend()#添加图列就是右上角的点说明ax2 = plt.subplot(1,2,2)ax2.scatter(positive["X1"], positive["X2"], s=50, marker="x", label="Positive")ax2.scatter(negative["X1"], negative["X2"], s=50, marker="o", label="Negative")ax2.legend()#添加图列就是右上角的点说明
subplots代码:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8),ncols=2,nrows=1)#该方法会返回画图对象和坐标对象ax,figsize是设置子图长宽(1200,800)ax[0].scatter(positive["X1"], positive["X2"], s=50, marker="x", label="Positive")ax[0].scatter(negative["X1"], negative["X2"], s=50, marker="o", label="Negative")ax[0].legend()#添加图列就是右上角的点说明ax[1].scatter(positive["X1"], positive["X2"], s=50, marker="x", label="Positive")ax[1].scatter(negative["X1"], negative["X2"], s=50, marker="o", label="Negative")ax[1].legend()#添加图列就是右上角的点说明
可以看出来两者都可以实现画子图功能,只不过subplots帮我们把画板规划好了,返回一个坐标数组对象,而subplot每次只能返回一个坐标对象,subplots可以直接指定画板的大小.
参考博客:Matplotlib的子图subplot的使用 。
参考博客:subplots与figure函数参数解释说明以及简单的使用脚本实例 。
到此这篇关于Matplotlib实现subplot和subplots简单对比的文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib subplot和subplots内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我! 。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_23418043/article/details/81813903 。
最后此篇关于Matplotlib实现subplot和subplots简单对比的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Matplotlib实现subplot和subplots简单对比的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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