plt.figure()的使用

清疚 2023-06-05 03:24 98阅读 0赞

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。  
本文链接：https://blog.csdn.net/m0\_37362454/article/details/81511427  
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()

可以用来做一些子图。。。图中图。。。

(2)add\_axes新增子区域

add\_axes为新增子区域，该区域可以座落在figure内任意位置，且该区域可任意设置大小

add\_axes参数可参考官方文档:http://matplotlib.org/api/\_as\_gen/matplotlib.figure.Figure.html\#matplotlib.figure.Figure

import numpy as np    
import matplotlib.pyplot as plt

\#新建figure  
fig = plt.figure()  
\# 定义数据

x = \[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7\]  
y = \[1, 3, 4, 2, 5, 8, 6\]  
\#新建区域ax1

\#figure的百分比,从figure 10%的位置开始绘制, 宽高是figure的80%  
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8  
\# 获得绘制的句柄  
ax1 = fig.add\_axes(\[left, bottom, width, height\])  
ax1.plot(x, y, 'r')  
ax1.set\_title('area1')

\#新增区域ax2,嵌套在ax1内  
left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25  
\# 获得绘制的句柄  
ax2 = fig.add\_axes(\[left, bottom, width, height\])  
ax2.plot(x,y, 'b')  
ax2.set\_title('area2')  
plt.show()

————————————————  
版权声明：本文为CSDN博主「欧阳小俊」的原创文章，遵循CC 4.0 by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。  
原文链接：https://blog.csdn.net/m0\_37362454/article/details/81511427

![1432127-20190828173838051-1969985660.jpg][]

转载于:https://www.cnblogs.com/jfdwd/p/11425408.html

[1432127-20190828173838051-1969985660.jpg]: /images/20230601/af59ca8175924fc499cef3c7554ab8ec.png