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這篇文章主要介紹了Matplotlib的subplot和subplots怎么使用的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇Matplotlib的subplot和subplots怎么使用文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。
需求:畫出兩張子圖,在一行顯示,子圖中的內容一模一樣
subplot代碼:
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()#添加圖列就是右上角的點說明
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()#添加圖列就是右上角的點說明
subplots代碼:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8),ncols=2,nrows=1)#該方法會返回畫圖對象和坐標對象ax,figsize是設置子圖長寬(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()#添加圖列就是右上角的點說明
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()#添加圖列就是右上角的點說明
可以看出來兩者都可以實現畫子圖功能,只不過subplots幫我們把畫板規劃好了,返回一個坐標數組對象,而subplot每次只能返回一個坐標對象,subplots可以直接指定畫板的大小。
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