ax划分完子图如何在指定位置绘制
1、绘制单子图
使用pyplot()函数可以在规划好的某个区域中绘制单个子图。语法如下
subplot(nrows,ncols,index,projection,polar,sharex,sharey,label, *wargs)
2、绘制多子图
使用pyplot的subplots()函数可以在规划好的所有区域中- 一次绘制多个子图。语法格式如下:
subplots (nrows=1, ncols=1, sharex-False, sharey-False, squeeze-True,***plot kw-None, gridspec_ kw=None， **fig _kw)
matlab里figure(1),subplot(121) 是什么意思
subplots是设置子图的，这句话表示大图含有2行1列共2个子图，正在绘制的是***个。
画***张子图 子图排列为2×2的矩阵 subplot(221)的位置相当于（1，1）位置subplot 121其实就是subplot [1,2,1],表示在本区域里显示1行2列个图像，最后的1表示本图像显示在***个位置。
扩展资料：
编程环境：
MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。
随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。
简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
参考资料来源：百度百科-MATLAB
python绘图中有哪四个绘图技巧
pre{overflow-x: ***to}
技巧1: plt.subplots()
技巧2: plt.subplot()
技巧3: plt.tight_l***out()
技巧4: plt.suptitle()
数据集：
让我们导入包并更新图表的默认设置，为图表添加一点个人风格。 我们将在提示上使用 Seaborn 的内置数据集：
import seaborn as sns # v0.11.2 import matplotlib.pyplot as plt # v3.4.2 sns.set(style='darkgrid', context='talk', palette='rainbow')df = sns.load_dataset('tips') df.head()
技巧1: plt.subplots()
绘制多个子图的一种简单方法是使用 plt.subplots() 。
这是绘制 2 个并排子图的示例语法：
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10,4)) sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax[0]) sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax[1]);
在这里，我们在一个图中绘制了两个子图。 我们可以进一步自定义每个子图。
例如，我们可以像这样为每个子图添加标题：
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4)) sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax[0]) ax[0].set_title("Histogram") sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax[1]) ax[1].set_title("Boxplot");
在循环中将所有数值变量用同一组图表示：
numerical = df.select_dtypes('number').columnsfor col in numerical: fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4)) sns.histplot(data=df, x=col, ax=ax[0]) sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax[1]); 技巧2: plt.subplot()
另一种可视化多个图形的方法是使用 plt.subplot()， 末尾没有 s
语法与之前略有不同：
plt.figure(figsize=(10,4)) ax1 = plt.subplot(1,2,1) sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax2);
当我们想为多个图绘制相同类型的图形并在单个图中查看所有图形，该方法特别有用：
plt.figure(figsize=(14,4)) for i, col in enumerate(numerical): ax = plt.subplot(1, len(numerical), i+1) sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax)
我们同样能定制子图形。例如加个 title
plt.figure(figsize=(14,4)) for i, col in enumerate(numerical): ax = plt.subplot(1, len(numerical), i+1) sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax) ax.set_title(f"Boxplot of {col}")
通过下面的比较，我们能更好的理解它们的相似处与不同处熟悉这两种方法很有用，因为它们可以在不同情况下派上用场。
技巧3: plt.tight_l***out()
在绘制多个图形时，经常会看到一些子图的标签在它们的相邻子图上重叠，
如下所示：
categorical = df.select_dtypes('category').columnsplt.figure(figsize=(8, 8)) for i, col in enumerate(categorical): ax = plt.subplot(2, 2, i+1) sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax)
顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉，右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠.使用 plt.tight_l***out 很方便
plt.figure(figsize=(8, 8)) for i, col in enumerate(categorical): ax = plt.subplot(2, 2, i+1) sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax) plt.tight_l***out()
专业 看起来更好了。
技巧4: plt.suptitle()
真个图形添加标题：
plt.figure(figsize=(8, 8)) for i, col in enumerate(categorical): ax = plt.subplot(2, 2, i+1) sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax) plt.suptitle('Category counts for all categorical variables') plt.tight_l***out()
此外，您可以根据自己的喜好自定义各个图。 例如，您仍然可以为每个子图添加标题。
到此这篇关于python绘图 四个绘图技巧的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！
plot方法的常用参数中,style
Series和Dataframe都有一个用于生成图表的plot方法，该方法是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装，使得创建可视化图形变得容易。
plot方法默认为线形（kind='line'）；
使用kind='bar'（垂直柱状图）或kind='barh'（水平柱状图）可生成柱状图，Series和Dataframe的索引将用作X（bar）或Y（barh）刻度
使用kind='hist'可生成直方图（histogram），直方图是一种可以对值频率进行离散化的柱状图
使用kind='kde'生成KDE（Kernel Density Estimate）密度图
使用kind='pie'生成饼图
使用kind='scatter'生成散点图
使用kind = 'box'生成盒图
Series.plot方法的参数如下：
label：用于图例的标签
ax： 要在其上进行绘制的matplotlib subplot对象。如果没有设置，则使用当前matplotlib subplot
kind： 可以是’line’, ‘bar’, ‘barh’, ‘kde’
style： 将要传给matplotlib的风格字符串
logy： 在Y轴上使用对数标尺
use_index： 将对象的索引用作刻度标签
xticks： 用作X轴刻度的值
yticks： 用作Y轴刻度的值
xlim： X轴的界限
ylim： Y轴的界限
Dataframe还有一些用于对列进行灵活处理的选项，如下表:
subplots：将各个Dataframe列绘制到单独的subplot中
sharex：如果subplots=True，则共用同一个X轴，包括刻度和界限
sharey： 类似于sharex
figsize： 表示图像大小的元组
title： 表示图像标题的字符串
legend： 添加一个subplot图例(默认为True)
sort_columns： 以字母表顺序绘制各列，默认使用前列顺序
matlab中subplot(211)是什么意思？
matlab中subplot(211)是什么意思？
subplots是设置子图的，这句话表示大图含有2行1列共2个子图，正在绘制的是***个。
画***张子图 子图排列为2×2的矩阵 subplot(221)的位置相当于（1，1）位置
subplot 121其实就是subplot [1,2,1],表示在本区域里显示1行2列个图像，最后的1表示本图像显示在***个位置。
matlab中subplot（）的作用是什么？
matlab中subplot（）的作用，就是在同一画面中创建和控制多个图形位置。
一般使用格式：subplot(m,n,p) m——行数，在同一画面创建m行个图形位置 n——列数，即在同一画面创建n列个图形位置 p——位数，在同一画面的m行，n列的图形位置。
subplot(a,b,c)中a代表所画图形的行数 b代表所画图形的列数 c代表所画图形的序号。
plt.subplots()的使用
plt.subplots() 是一个函数，返回一个包含figure和axes对象的元组。因此，使用 fig,ax = plt.subplots() 将元组分解为fig和ax两个变量。
下面两种表达方式具有同样的效果，可以看出 fig.ax = plt.subplots() 较为简洁。
通常，我们只用到ax.
把父图分成2*2个子图， ax.flatten() 把子图展开赋值给axes,axes[0]便是***个子图，axes[1]是第二个... ...
如果，你想改变图形的属性或想把图形保存为.npg文件，那么fig是非常有用的。
fig.add_subplot(121) 和 fig.add_subplot(1,2,1) 是可互换的。表示把父图分成1行2列，图形绘制在***个子图上。
关于subplots和subplots的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。