figure和subplot的一些高级应用实例
Python3matplotlib的绘图函数subplot（）简介
Python3matplotlib的绘图函数subplot（）简介Python3 matplotlib的绘图函数subplot()简介⼀、简介matplotlib下, ⼀个Figure对象可以包含多个⼦图(Axes), 可以使⽤subplot()快速绘制, 其调⽤形式如下 :subplot(numRows, numCols, plotNum)图表的整个绘图区域被分成numRows⾏和numCols列然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个⼦区域进⾏编号，左上的⼦区域的编号为1plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域如果numRows ＝ 2, numCols ＝ 3, 那整个绘制图表样式为2X3的图⽚区域, ⽤坐标表⽰为:(1, 1), (1, 2), (1, 3)(2, 1), (2, 2), (2, 3)这时, 当plotNum ＝ 3时, 表⽰的坐标为(1, 3), 即第⼀⾏第三列的⼦图如果numRows, numCols和plotNum这三个数都⼩于10的话, 可以把它们缩写为⼀个整数, 例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的.subplot在plotNum指定的区域中创建⼀个轴对象. 如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除.⼆、参数说明1，subplots（）参数matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)创建⼀个画像(figure)和⼀组⼦图(subplots)。
这个实⽤程序包装器可以⽅便地在单个调⽤中创建⼦图的公共布局，包括封闭的图形对象。
输⼊参数说明： nrows,ncols：整型，可选参数，默认为1。
表⽰⼦图⽹格(grid)的⾏数与列数。
matlab中subplot的用法和作用
1. 介绍matlab的subplot函数在matlab中，subplot函数是用来在同一个图像窗口中创建多个子图形，这样可以方便地在一个图像窗口中同时显示多个图形，比较它们之间的差异或关联性。
2. 如何使用subplot函数- subplot函数的基本语法如下：subplot(m,n,p)其中，m表示创建的图像窗口在垂直方向上的分割数，n表示创建的图像窗口在水平方向上的分割数，p表示当前要绘制的子图的位置。
以一个简单的例子来说明，假设我们想在一个图像窗口中创建2行2列的分割，并显示在每个分割中绘制不同的图形，那么可以按照以下方式使用subplot函数：subplot(2,2,1)plot(x1, y1)subplot(2,2,2)plot(x2, y2)subplot(2,2,3)plot(x3, y3)subplot(2,2,4)plot(x4, y4)3. subplot的作用- 在同一个图像窗口中方便比较不同图形之间的关系和差异- 节约图像窗口的空间，便于观察和分析多个图形- 方便地将多个相关图形显示在同一个图像窗口中，便于进行综合分析4. subplot函数的注意事项- 在使用subplot函数时，需注意所创建的子图的位置编号不能重复，否则会导致图形显示不正确。
- 在切换到不同子图进行绘图时，需要使用subplot函数将当前绘图位置移到目标子图位置，否则会导致图形重叠显示。
- 在使用subplot函数时，需要先调用figure创建图像窗口，然后再调用subplot函数创建子图。
5. 案例分析- 以一个实际的案例来说明subplot函数的应用。
假设我们有一组数据，分别表示不同城市的气温变化情况，我们希望将这些城市的气温变化曲线显示在同一个图像窗口中，便于比较各个城市的气温变化情况。
我们可以按照以下步骤来实现：- 调用figure函数创建图像窗口- 使用subplot函数创建子图，将各个城市的气温变化曲线显示在不同的子图中6. 总结- subplot函数是matlab中用来创建多个子图形显示在同一个图像窗口中的函数，它在数据分析和可视化过程中起到了很大的作用。
matlab中subplot的作用
matlab中subplot的作用subplot是MATLAB中一个非常有用的函数，用于在一个图形窗口中创建多个子绘图区域，以便同时显示多个图形。
这个函数是MATLAB绘图常用的一个函数，常用的形式为：subplot(m,n,p)，其中，m、n、p分别表示要划分的图形窗口的行数、列数和当前子绘图区域的序号。
下面将从以下几个方面详细介绍subplot的作用：1.多个图形同时展示subplot的主要作用之一就是让我们在同一个图形窗口中显示多个子图形，这对于对比分析多组数据、显示结果等场景非常有用。
如果我们在不同的图形窗口中创建多个图形，那么它们有可能会重叠或者相互遮挡，从而导致我们没有清晰地看到它们。
而使用subplot函数，我们就可以通过在同一个窗口中绘制多个子图形来实现多个图形的同时展示和对比。
可以使用subplot来绘制各种图形，比如散点图、柱状图、线性回归线等，从而更方便地进行数据可视化和分析。
2.自定义图形大小和位置subplot函数还可以让我们自定义每个子绘图区域的大小和位置。
第一个参数m表示子图的行数，第二个参数n表示子图的列数，第三个参数p表示子图的位置。
这些参数的取值范围都是正整数，p的取值范围为1到m*n。
通过这些参数可以方便地指定每个子绘图区域的大小和位置，从而更加灵活地控制图形的展示效果。
3.绘制复杂图形使用subplot函数可以绘制非常复杂的图形，例如多元线性回归图、多个曲线图、多个曲面图、多个等高线图等。
这些图形不仅可以方便地在同一个图形窗口中展示和比较，而且可以更好地展示数据之间的关系和变化趋势，从而帮助我们更好地理解和分析数据。
4.美化图形效果subplot函数还可以通过调整各个子绘图区域的参数来美化图形效果，例如添加标题、坐标轴标签、图例、网格线等。
这些美化操作可以让我们更加清晰地看到数据之间的关系和变化趋势，同时也能为我们的图形提供更好的可视化效果。
matlab subplot getframe用法 -回复
matlab subplot getframe用法-回复Matlab是一种强大的数值计算和科学编程工具，广泛应用于各个领域的工程和科学研究。
其中，subplot是一个非常有用的函数，可以将多个图形排列在一个窗口中。
而getframe函数则允许我们将当前窗口中的图像转换为视频帧或图像格式。
本文将详细介绍matlab subplot和getframe的用法，并提供一些实例来说明它们的应用。
首先，我们来了解一下subplot函数的基本用法。
subplot函数允许我们在一个窗口中创建多个坐标系，并按照指定的行列布局排列。
它的语法如下：subplot(m, n, p)其中，m和n指定每行和每列的子图数，而p指定当前子图的位置。
下面是一个简单的示例，展示如何将四个图像排列在2行2列的布局中：figuresubplot(2, 2, 1)plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])subplot(2, 2, 2)bar([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])subplot(2, 2, 3)plot([1, 2, 3, 4], [16, 9, 4, 1])subplot(2, 2, 4)bar([1, 2, 3, 4], [16, 9, 4, 1])在这个示例中，我们首先创建一个新窗口，然后使用subplot函数将其中的四个图像排列在一个2×2的布局中。
在每个子图中，我们使用不同的绘图函数（plot和bar）创建了不同类型的图形。
接下来，我们将介绍getframe函数的使用。
getframe函数允许我们将当前窗口中的图像转换为视频帧或图像格式。
它的用法非常简单，只需要输入窗口的句柄即可。
下面是一个示例，展示了如何将窗口中的图像保存为视频文件：figurefor i = 1:10subplot(1, 2, 1)plot([1, 2, 3, 4], [i, i+1, i+2, i+3])subplot(1, 2, 2)bar([1, 2, 3, 4], [i, i+1, i+2, i+3])f = getframe(gcf);imwrite(f.cdata, sprintf('frame_d.png', i));end在这个示例中，我们首先创建一个新窗口，并使用一个for循环生成了10组图像数据。
matlab subplot 总标题与子标题
标题：Matlab subplot使用技巧与实例分析一、Matlab subplot概述1.1 什么是subplot1.2 subplot的作用和应用场景1.3 subplot的基本语法和参数解析二、Matlab subplot基本语法与参数2.1 subplot的基本语法格式2.2 subplot的参数解析2.3 subplot的常用属性设置三、Matlab subplot的基本使用3.1 单一窗口下多个图形的排列3.2 多个窗口下多个图形的排列3.3 单一窗口下多个图形的排列四、Matlab subplot实例演示4.1 示例一：在单一窗口下排列多个图形4.2 示例二：在多个窗口下排列多个图形4.3 示例三：动态调整subplot的排列和比例五、Matlab subplot常见问题解决5.1 如何动态调整subplot的排列和比例5.2 如何设置subplot的标题和坐标轴标签5.3 如何在subplot中显示多个图形六、Matlab subplot高级应用技巧6.1 多个subplot之间的相互影响与联动6.2 通过subplot实现数据对比与分析6.3 通过subplot实现动态图形展示七、结语上述为Matlab subplot文章的大致框架，可以根据实际情况增加或修改相关内容，论述matlab subplot的用法与实例，增加文章的可读性及实用性。
L起自MATLAB中subplot函数的使用技巧及实例分析。
下面我们将逐一详细讲解。
一、Matlab subplot概述1.1 什么是subplotsubplot是MATLAB中的一个函数，用于在一个图形窗口中创建多个子图。
通过subplot函数，我们可以在一个图形窗口中实现对多个图形的显示和排列。
1.2 subplot的作用和应用场景subplot的作用是将多个图形显示在同一个窗口中，方便用户对多组数据进行对比分析或者展示多个相关的图形。
在数据分析、科研和工程实践中，经常需要将多组数据进行对比分析或者同时展示多个相关的图形，此时subplot可以发挥重要作用。
matlab subplot getframe用法 -回复
matlab subplot getframe用法-回复Matlab Subplot getframe 用法详解Matlab是一种强大的数值计算和数据可视化软件，经常被用于数据分析和科学研究。
在Matlab中，subplot函数用于将图形窗口划分为多个小区域，并在每个小区域中绘制图形。
而getframe函数则能够将当前图形窗口中的图像转换为视频帧。
本文将逐步回答如何使用subplot和getframe函数进行图像可视化和视频生成，从基本用法到高级技巧，详细介绍每个步骤，帮助读者更好地理解这些常用的Matlab函数。
首先，让我们从简单的例子开始，展示如何使用subplot函数将图形窗口划分为多个小区域。
matlabx = linspace(0, 2*pi, 100);创建一个2行2列的subplot，并指定当前绘图区域为第一个区域subplot(2, 2, 1);plot(x, sin(x));title('sin(x)');设置当前绘图区域为第二个区域，并绘制cos(x) subplot(2, 2, 2);plot(x, cos(x));title('cos(x)');设置当前绘图区域为第三个区域，并绘制tan(x) subplot(2, 2, 3);plot(x, tan(x));title('tan(x)');设置当前绘图区域为第四个区域，并绘制exp(x) subplot(2, 2, 4);plot(x, exp(x));title('exp(x)');在上述代码中，我们首先创建了一个等距离的x向量，用于绘制这些函数。
然后使用subplot函数，将图形窗口划分为2行2列，共有4个小区域。
接着，我们依次选择每个小区域，并在每个小区域中绘制不同的函数图形，最后为每个小区域设置标题。
这样就实现了一个简单的subplot布局。
接下来，我们将用getframe函数将subplot布局转换为一个视频帧序列。
matlab figure的用法
文章标题：探索MATLAB Figure的用法1. 引言MATLAB作为一种常用的科学计算软件，其图形绘制功能十分强大。
其中，Figure作为MATLAB中的绘图窗口，提供了丰富的功能和灵活的操作方式，能够帮助用户实现各种复杂的图形展示和数据可视化。
在本文中，将深入探讨MATLAB Figure的用法，帮助读者更好地理解和应用这一功能。
2. MATLAB Figure的基本操作在MATLAB中，Figure是用来显示图形的窗口。
通过简单的命令，可以创建、操作和定制Figure窗口。
在创建Figure时，可以指定标题、大小、位置等属性，以及添加各种绘图元素，如曲线、散点图、柱状图等。
通过设定坐标轴范围、刻度、标签等属性，可以使图形更加清晰、直观。
还可以通过设置图例、注释和标题等元素，使图形更具可读性和美观性。
3. MATLAB Figure的高级功能除了基本的图形绘制功能外，MATLAB Figure还提供了丰富的高级功能，如图形交互、三维绘图、动态图形、多图合并等。
通过设置交互式图形，可以让用户与图形进行交互，实现数据筛选、放大缩小、数据标注等操作。
在三维绘图方面，MATLAB Figure可以实现3D曲面、立体图、体绘图等，展示更加复杂和丰富的数据结构。
也可以利用动态图形功能，实现对数据的实时展示和动态变化的可视化。
通过多图合并，可以将多个图形组合在一个Figure窗口中，进行比较和分析。
4. 个人观点和理解在我看来，MATLAB Figure的用法不仅仅限于简单的图形展示，更重要的是其在科学计算和数据分析中的应用。
通过合理地利用MATLAB Figure的功能，可以实现对复杂数据的可视化和分析，进而发现数据中的规律和特点。
也可以借助MATLAB Figure，与其他功能模块结合，实现对数据的处理和解读。
对MATLAB Figure的深入了解与熟练运用，可以帮助我们更好地进行科学研究和工程应用。
python中 figure函数用法 -回复
python中figure函数用法-回复Python中的figure函数是matplotlib库中的一个重要函数，用于创建和管理图形窗口和子图。
本文将详细介绍figure函数的用法，并通过一步一步的示例回答有关该函数的问题。
# 第一部分：初识figure函数什么是figure函数？figure函数是matplotlib库中用于创建图形窗口和子图的函数。
在绘制图形时，我们需要先创建一个图形窗口，然后在该窗口上创建一个或多个子图来展示数据。
figure函数的基本语法figure函数的基本语法如下：pythonfigure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)其中，参数的含义如下：- num：用于指定图形窗口的编号。
如果为None（默认值），则新创建一个窗口。
- figsize：用于指定图形窗口的尺寸（宽度和高度）。
- dpi：用于指定图形窗口的分辨率（每英寸的点数）。
- facecolor：用于指定图形窗口的背景颜色。
- edgecolor：用于指定图形窗口的边框颜色。
- frameon：用于指定是否显示图形窗口的边框。
使用figure函数创建图形窗口以下示例展示了如何使用figure函数创建一个简单的图形窗口：pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个图形窗口plt.figure()# 显示图形窗口plt.show()上述示例中，我们先导入了matplotlib.pyplot模块，然后使用figure函数创建了一个默认编号的图形窗口，并最后通过show函数显示了该窗口。
使用figure函数创建指定编号的图形窗口有时候我们可能需要创建指定编号的图形窗口，以下示例展示了如何使用figure函数创建一个指定编号的图形窗口：pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个指定编号的图形窗口plt.figure(num=1)# 显示图形窗口plt.show()上述示例中，我们将num参数设置为1，即创建编号为1的图形窗口。
python中subplot的用法
Python中subplot的用法一、什么是subplot在Python的Matplotlib库中，subplot是用于在一个图中创建多个子图的函数。
它允许我们在一个图纸上展示多个图形，以便更好地比较和分析数据。
二、subplot的基本用法使用subplot函数创建子图非常简单，以下是基本的用法：import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10, 5)) # 创建一个图像# 创建一个2行1列的子图，并选择第一个子图进行绘制plt.subplot(2, 1, 1)plt.plot(x1, y1)plt.title('Subplot 1')# 创建一个2行1列的子图，并选择第二个子图进行绘制plt.subplot(2, 1, 2)plt.plot(x2, y2)plt.title('Subplot 2')plt.tight_layout() # 调整子图的布局plt.show()以上代码中，我们首先创建了一个图像（一个画布），然后使用subplot函数将画布分割成2行1列的子图。
接下来，我们选择第一个子图进行绘制，绘制完成后，我们选择第二个子图进行绘制。
最后，使用tight_layout函数调整子图的布局，并展示图像。
三、subplot的参数解析subplot函数的参数分为三个部分：行数、列数和子图编号。
•行数：指定子图的行数。
•列数：指定子图的列数。
•子图编号：指定选择哪个子图进行绘制，编号范围从1到行数乘以列数。
使用这三个参数，可以根据需要将图像分割成不同大小和排列方式的子图。
四、常见的subplot排列方式subplot函数可以创建多种不同排列方式的子图，下面介绍一些常见的示例：1. 一行多列的排列方式plt.figure(figsize=(12, 4))# 创建一行三列的子图，选择第一个子图进行绘制plt.subplot(1, 3, 1)plt.plot(x1, y1)plt.title('Subplot 1')# 创建一行三列的子图，选择第二个子图进行绘制plt.subplot(1, 3, 2)plt.plot(x2, y2)plt.title('Subplot 2')# 创建一行三列的子图，选择第三个子图进行绘制plt.subplot(1, 3, 3)plt.plot(x3, y3)plt.title('Subplot 3')plt.show()上述代码创建了一行三列的子图，共有三个子图。
matlab subplot分别加标题
MATLAB是一种流行的技术计算软件，被广泛应用于工程、科学及数学等领域。
MATLAB中的subplot函数是用于在同一张图中创建多个子图的函数，它可以有效地将多个图像进行排列和显示。
在使用subplot函数时，添加标题能够更清晰地展示每个子图的内容，增加图表的可读性和可理解性。
接下来，本文将结合具体的示例来介绍如何使用MATLAB的subplot函数，并分别给多个子图加上标题。
1. 创建多个子图在MATLAB中使用subplot函数创建多个子图非常简单，只需要指定子图的行数、列数和当前操作的子图编号即可。
使用subplot(2,2,1)表示将当前图分割为2行2列，当前操作的子图编号为1。
接下来将通过一个示例来展示如何使用subplot函数创建多个子图。
```matlabx = 0:0.1:2*pi;subplot(2,2,1);plot(x, sin(x));title('sin(x)');subplot(2,2,2);plot(x, cos(x));title('cos(x)');subplot(2,2,3);plot(x, tan(x));title('tan(x)');subplot(2,2,4);plot(x, tan(x));title('cot(x)');```在上述示例中，我们创建了一个2行2列的子图，然后在每个子图中绘制了不同的函数图像，并分别添加了标题。
通过这种方式，我们可以在同一张图中清晰地展示多个函数的图像，并添加标题进行标识。
2. 添加子图标题在MATLAB中，我们可以使用title函数为每个子图添加标题。
title 函数的使用方法非常简单，只需要在子图中绘制完图像后调用title函数并传入相应的标题内容即可。
下面是一个示例，演示了如何为每个子图添加标题。
```matlabx = -2*pi:0.1:2*pi;subplot(2,2,1);plot(x, sin(x));title('y = sin(x)');subplot(2,2,2);plot(x, cos(x));title('y = cos(x)');subplot(2,2,3);plot(x, tan(x));title('y = tan(x)');subplot(2,2,4);plot(x, cot(x));title('y = cot(x)');```在上面的示例中，我们使用了title函数为每个子图分别添加了标题。
python中plt.subplot用法
一、介绍plt.subplot函数在Python的matplotlib库中，plt.subplot函数是用来创建多个子图的函数。
通过plt.subplot函数，我们可以在一个画布上创建多个子图来展示不同的数据或图表，从而方便对比和分析数据。
plt.subplot函数是非常实用的，可以在数据可视化和分析中发挥重要作用。
二、plt.subplot函数的基本用法1. plt.subplot函数的语法plt.subplot函数的语法格式为：plt.subplot(numRows, numCols, plotNum)其中，numRows表示子图所在的行数，numCols表示子图所在的列数，plotNum表示当前子图的位置。
2. 创建单个子图我们可以使用plt.subplot来创建一个单个子图，例如：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.subplot(1, 1, 1)plt.plot(x, y)```在此例中，我们创建了一个行数为1，列数为1的画布，并在该画布上创建了一个子图，然后在子图中绘制了sin函数的图像。
3. 创建多个子图如果我们要在一个画布上创建多个子图，可以使用plt.subplot函数的多个参数来指定子图的位置。
例如：```pythonplt.subplot(2, 2, 1)plt.plot(x, y)plt.subplot(2, 2, 2)plt.scatter(x, y)plt.subplot(2, 2, 3)plt.plot(x, np.cos(x))plt.subplot(2, 2, 4)plt.scatter(x, np.cos(x))```在此例中，我们创建了一个行数为2，列数为2的画布，并在该画布上创建了四个子图，分别绘制了sin函数和cos函数的图像。
r语言subplot函数
r语言subplot函数【最新版】目录1.R 语言 subplot 函数概述2.subplot 函数的使用方法3.subplot 函数的参数4.subplot 函数的实例演示5.subplot 函数的优点与局限性正文【1.R 语言 subplot 函数概述】R 语言是一种功能强大的数据处理和统计分析语言，其内置的subplot 函数可以方便地实现多个图形的合并。
subplot 函数可以将多个plot、hist、boxplot 等图形放在同一个坐标系中，从而便于比较和分析。
【2.subplot 函数的使用方法】在使用 subplot 函数时，首先需要创建一个或多个图形对象，然后使用 subplot 函数将它们组合在一起。
基本的使用方法如下：```Rsubplot(nrow, ncol, plot_list)```其中，nrow 表示要创建的行数，ncol 表示要创建的列数，plot_list 表示需要合并的图形对象列表。
【3.subplot 函数的参数】subplot 函数除了基本的使用方法外，还提供了一些可选参数，如：- layout：指定图形的布局方式，可以是"row"（默认值，按行排列）、"col"（按列排列）或"ij"（按指定的行和列排列）。
- marg：指定图形之间的间距，可以是数字（表示百分比）或逻辑值（如"all"表示全部间距，"none"表示无间距）。
- gap：指定图形之间的间距，可以是数字（表示长度）或逻辑值（如"all"表示全部间距，"none"表示无间距）。
- col：指定图形的列数。
- row：指定图形的行数。
【4.subplot 函数的实例演示】下面通过一个实例来演示如何使用 subplot 函数：```R# 创建数据data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 6, 8, 10)) # 绘制两个 plot 图形plot1 <- plot(data$x, data$y, main = "Plot 1", xlab = "x", ylab = "y")plot2 <- plot(data$x, data$y * 2, main = "Plot 2", xlab = "x", ylab = "y")# 使用 subplot 函数将两个图形合并在一起subplot(1, 1, list(plot1, plot2))```【5.subplot 函数的优点与局限性】subplot 函数的优点在于可以方便地将多个图形放在同一个坐标系中，便于比较和分析。
subplot matlab用法
subplot matlab用法
在MATLAB中，subplot函数用于在一个图像窗口中创建多个子图。
语法：
subplot(m,n,p) 或
subplot(mnp)
其中，m和n为整数，表示将图像窗口划分为m行n列的子图矩阵。
p为子图的索引，表示当前子图所在的位置。
示例：
1. subplot(2,2,1) 表示在一个2行2列的子图矩阵中，当前子图位于第1个位置。
2. subplot(2,2,2) 表示在一个2行2列的子图矩阵中，当前子图位于第2个位置。
3. subplot(2,2,3) 表示在一个2行2列的子图矩阵中，当前子图位于第3个位置。
4. subplot(2,2,4) 表示在一个2行2列的子图矩阵中，当前子图位于第4个位置。
注意事项：
1. 子图矩阵中的索引以左上角为起点，从左向右递增，再到下一行。
2. 也可以使用subplot(mnp)的形式，将m、n和p合并为一个整数传入。
3. 可以通过gca函数获取当前子图的句柄，从而进行后续的图形操作。
matlab中suplot的用法
matlab中suplot的用法1. 嘿，你知道吗，在 Matlab 中啊，subplot 可太有用啦！就像搭积木一样，能把你的图像整齐地摆放在一块儿。
比如说，你想同时展示三个不同的函数图像，那就可以用 subplot 来实现呀！2. 哇塞，Matlab 中的 subplot 用法简直太神奇啦！这不就像是在一块大画布上划分出不同的区域嘛。
你看，当你要比较不同算法的结果时，subplot 能帮大忙呢！3. 哎呀呀，subplot 在 Matlab 里真是个宝呀！它就好比是个组织者，能让你的图形们各就各位。
比如说，你想把一组实验数据的不同图表都展示出来，subplot 绝对能做到哦！4. 嘿，subplot 的用法在 Matlab 中可太关键啦！这就好像是给你的图像们安排房间一样。
想想看，要是没有它，你的图像不就乱成一团啦？5. 哇哦，你可别小瞧了 Matlab 中 subplot 的用法呀！这就跟把不同的拼图碎片放在合适的位置上一样重要呀。
比如，你要展示不同时间段的数据变化，subplot 起大作用啦！6. 哎呀，subplot 在 Matlab 里的作用可不容小觑呢！它就像舞台上的导演，能让你的图像们精彩呈现。
要是你想做一个综合的分析，那肯定少不了subplot 呀！7. 嘿，你还真得好好学学 Matlab 中 subplot 的用法哟！这不就像是布置一个展览一样嘛。
你想把不同类型的作品展示清楚，就得靠它啦！8. 哇噻，subplot 对于 Matlab 来说太重要啦！就如同在一张纸上合理安排各种画作。
要是想把几个相关的图形放在一起看，subplot 能轻松搞定呀！9. 总之呢，subplot 在 Matlab 中是超级实用的！学会它的用法，能让你的数据分析和图形展示变得轻松又精彩！。
plt.figure（）和plt.subplot（）的用法
plt.figure（）和plt.subplot（）的⽤法⼀、plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)⽅便连续画⼏个图⽚参数说明：1.num：图像编码或者名称，数字是编码，字符串是名称2.figsize：宽和⾼，单位是英尺3.dpi：指定绘图对象的分辨率，即每英⼨多少个像素，缺省值为804.facecolor：背景颜⾊5.edgecolor：边框颜⾊6.frameon：是否显⽰边框例⼦：import warningswarnings.filterwarnings('ignore')import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport scipy.stats as stTrain_data =pd.read_csv('F:\\python\\天池_⼆⼿车交易价格预测\\used_car_train_20200313.csv',sep='')y = Train_data['price']plt.figure(1); plt.title('Johnson SU')sns.distplot(y, kde=False, fit=st.johnsonsu)plt.figure(2); plt.title('Normal')sns.distplot(y, kde=False, fit=st.norm)plt.figure(3); plt.title('Log Normal')sns.distplot(y, kde=False, fit=st.lognorm)结果就可以⼀下⼦跑⼏个图⽚了⼆、plt.subplots(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数说明：1.nrows：⾏数2.ncols：列数3.sharex：和谁共享x轴4.sharey：和谁共享y轴5.subplot_kw：关键字字典6.**fig_kw：其他关键字plt.subplot（ijn）形式，其中ij是⾏列数，n是第⼏个图，⽐如（221）则是⼀个有四个图，该图位于第⼀个#1.plt.subplot（ijn）形式，其中ij是⾏列数，n是第⼏个图，⽐如（221）则是⼀个有四个图，该图位于第⼀个import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(0, 100)#作图1plt.subplot(221)plt.plot(x, x)#作图2plt.subplot(222)plt.plot(x, -x)#作图3plt.subplot(223)plt.plot(x, x ** 2)plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)#作图4plt.subplot(224)plt.plot(x, np.log(x))plt.show()#⼜或者是这样import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(0, 100)#作图1plt.subplot(331)plt.plot(x, x)#作图2plt.subplot(332)plt.plot(x, -x)#作图3plt.subplot(333)plt.plot(x, x ** 2)plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)fig,axes=plt.subplots(n,n)#2.fig,axes=plt.subplots(n,n)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = 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1ax1.plot(x, x)#作图2ax2.plot(x, -x)#作图3ax3.plot(x, x ** 2)ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)#作图4ax4.plot(x, np.log(x))plt.show()fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10))还可以是这种import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(0, 100)fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10)) #作图1ax1.plot(x, x)#作图2ax2.plot(x, -x)#作图3ax3.plot(x, x ** 2)ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)#作图4ax4.plot(x, np.log(x))plt.show()#或者是这种：⽤sns中的ax=ax1import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsx = np.arange(0, 100)fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10)) #作图1sns.regplot(x, x,ax=ax1)#作图2sns.regplot(x, -x,ax=ax2)#作图3sns.regplot(x, x ** 2,ax=ax3);#作图4sns.regplot(x, np.log(x),ax=ax4)plt.show()使⽤for循环画图#还是使⽤前⾯的Train_data,实现对v_的字段画条形图n_cols=[i for i in Train_data.columns if i[:2]== 'v_']n_cols=['v_0','v_1','v2'] #简单跑⼀下算了for i ,col in enumerate(n_cols):plt.subplot(3,1,i+1)sns.barplot(x=col,y='price',data=Train_data)plt.title(('%s') % col)。
Pythonfigure参数及subplot子图绘制代码
Pythonfigure参数及subplot⼦图绘制代码1. Python的figure参数主要有：def figure(num=None, # autoincrement if None, else integer from 1-Nfigsize=None, # defaults to rc figure.figsizedpi=None, # defaults to rc figure.dpifacecolor=None, # defaults to rc figure.facecoloredgecolor=None, # defaults to rc figure.edgecolorframeon=True,FigureClass=Figure,clear=False,**kwargs):可以设置图⽚⼤⼩、分辨率、颜⾊等。
2. subplot⼦图绘制，⼦图的绘图参数可以分别设置plt.figure(1)x1 = np.linspace(-0.2, 2, 10)y1 = x1**2 + 0.3plt.subplot(121)plt.scatter(x1, y1)plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('test_1')x2 = np.linspace(-0.2, 2, 10)y2 = x2 + 0.3plt.subplot(122)plt.plot(x2, y2, color="red", linewidth=1.0, marker = 's', linestyle="--")## plt.plot(x, y, color="#ef5492", linewidth=2.0, marker = 's', linestyle="--")# plt.plot(x2, y2, 'rs--')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('test_2')plt.show()3. 在同⼀张图⽚上显⽰多种图形，简单说把 plt.show()放在最后即可import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.figure(2)x1 = np.linspace(-0.2, 2, 10)y1 = x1**2 + 0.3plt.scatter(x1, y1)x2 = np.linspace(-0.2, 2, 10)y2 = x2 + 0.3plt.plot(x2, y2, color="red", linewidth=1.0, marker = 's', linestyle="--")## plt.plot(x, y, color="#ef5492", linewidth=2.0, marker = 's', linestyle="--")# plt.plot(x2, y2, 'rs--')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('test_3')plt.show()以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
matplotlib中subplots的用法
matplotlib中subplots的⽤法1.matplotlib中如果只画⼀张图的话，可以直接⽤pyplot，⼀般的做法是：
1. import matplotlib.pyplot as plt
2. plt.figure(figsize=(20,8),dpi=90) # 设置画布⼤⼩及像素
3. plt.xticks() # 设置x坐标刻度
4. plt.yticks() # 设置y坐标刻度
5. plt.xlabel() # 设置x坐标名
6. plt.ylabel() # 设置y坐标名
7. plt.title() # 设置主题
8. plt.plot() # 画图
9. plt.legend(loc='') # 显⽰图例
2.当需要在⼀张图中画两个坐标系，需要⽤到subplots，具体⽤法如下：
1. import matplotlib.pyplot as plt
2. fig,ax = plt.subplots(nrows=n,ncols=m,figsize=(20,8)) # fig为返回的图像，ax为返回的坐标系（为⼀个数组）
3. ax[0],set_xticks() #设置各个坐标系的刻度
4. ax[0].set_yticks() # 需要注意，这⾥每个坐标系都需要单独设置刻度，坐标轴名称，主题，图例等
5. ax[0].set_xlabel()
6. ax[0].set_ylabel()
7. ax[0].set_title()
8. ax[0].legend(loc='')
9. ax[0].plot()。
matlabfigure用法
matlabfigure用法MATLAB中用于绘图的函数很多，其中，matlabfigure函数是最常用的一种。
本文将围绕matlabfigure的用法进行详细介绍，帮助用户更好地掌握该函数。
一、matlabfigure的作用matlabfigure函数是MATLAB自带的图形函数，它的主要作用是绘制图形。
它可以帮助用户绘制各种类型的图形，包括二维和三维图形。
二、matlabfigure的基本用法matlabfigure函数的使用非常简单。
下面是一个基本的matlabfigure函数的语法：```matlabmatlabfigure();```其中的“()”表示没有任何参数，实际上，这个函数可以接受很多不同的参数，用于调整图形的显示效果。
三、设置图形显示属性matlabfigure函数的一个主要功能是设置图形的显示属性。
可以使用一些可配置的属性来设置图形的线条样式、颜色、标题、坐标轴标签等等。
下面是设置图形属性的一些基本命令：```matlabmatlabfigure('Color', 'white'); % 将背景色设置为白色matlabfigure('LineWidth', 2); % 设置线宽为2matlabfigure('LineStyle', '--'); % 设置线条样式为虚线matlabfigure('Marker', '*'); % 设置数据点标记为星形matlabfigure('Title', '这是一张图表'); % 设置标题matlabfigure('XLabel', '横坐标'); % 设置横坐标标签matlabfigure('YLabel', '纵坐标'); % 设置纵坐标标签```四、设置坐标轴范围matlabfigure函数还可以用于设置坐标轴的范围。
matlab的subplot函数
matlab的subplot函数MATLAB的subplot函数是一种分割figure窗口的有用工具，可以在同一个窗口中的不同部分显示多个图形，以实现数据的可视化效果。
它基于已有的图形功能，也可以被用作其它图形包中的子图功能，它可以帮助用户快速地将多个图表放在一起，以便比较和分析数据。
subplot函数是MATLAB中的一种自带函数，因此只要安装了MATLAB，就可以使用它。
它不需要任何参数，只需要输入参数，就可以在figure窗口中制作出不同的子图。
首先，使用subplot函数需要在绘制图形之前设置图形的总窗口大小，该窗口的长度和宽度可以通过figuresize函数调整：figure （“figuresize，[length， width]”）。
然后，在窗口中分割图形的子区域，如宽为2，高为2的二维数组，则可以通过以下命令实现：subplot（2，2，1）；在这个例子中，2，2指2行2列分割，1指第一个子窗口。
如果要在子图中绘制多个图形，可以使用for循环，如：for i=1:4subplot(2,2,i)plot(rand(i))end在这段代码中，subplot函数将figure窗口分割成2×2矩阵，每次循环在其中的一个子窗口中绘制一个随机的曲线。
开发者也可以使用不同的循环次数，以在子图中绘制不同数量的图形，或者使用参数来改变子窗口的大小。
为了更好地利用子图功能，开发者可以根据图形窗口需要合理调整子图的大小和位置，以便更好地可视化显示数据，并避免图形空间的浪费。
subplot函数也支持设置图形标题，文字，轴标签等等。
此外，subplot函数可以实现subplot调用其他函数，以改善可视化效果，如：subplot(2,2,2，“fill3”，x，y，z)，其中fill3是另一个MATLAB函数，可以用于绘制三维图形，x，y，z为绘制三维图形所需的参数。
总的来说，MATLAB的subplot函数可以帮助开发者有效管理多个图形，并改善数据可视化的效果，它可以在多个图形中添加文字、标题等，以及设置图形参数，实现准确的绘图效果。
python数据可视化plt库实例详解
python数据可视化plt库实例详解先看下jupyter和pycharm环境的差别左边是jupyter----------------------------------------------------------右边是pycharm以下都是使⽤pycharm环境1.⼀个窗⼝画出⼀个线性⽅程import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0,1,11)# 从0到1，个数为11的等差数列print(x)y = 2*xplt.plot(x,y)plt.show()2.两个窗⼝分别画出⼀个线性⽅程import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0,1,11)# 从0到1，个数为11的等差数列y1 = 2*xy2 = 3*x# ⼀个figure就是⼀个窗⼝plt.figure()plt.plot(x,y1)# ⼀个figure就是⼀个窗⼝plt.figure()plt.plot(x,y2)# 显⽰plt.show()3.⼀个窗⼝画出两个线性⽅程import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0,1,11)# 从0到1，个数为11的等差数列y1 = 2*xy2 = 3*x# ⼀个figure就是⼀个窗⼝plt.figure()plt.plot(x,y1)plt.plot(x,y2)# 显⽰plt.show()4.定义画图的样式import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0,1,11)# 从0到1，个数为11的等差数列y = 2*x# ⼀个figure就是⼀个窗⼝plt.figure(num=1)plt.plot(x,y)plt.figure(num=2)# color是线条的颜⾊plt.plot(x,y,color='red')plt.figure(num=3)# linestyle 是线条的样式plt.plot(x,y,linestyle='--')plt.figure(num=4)# linewidth 是线条的宽度plt.plot(x,y,linewidth=3)# 显⽰plt.show()5.设置xy轴的范围，标签，刻度import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0,1,11)# 从0到1，个数为11的等差数列y = 2*xplt.figure(num=1)# 这⾥是figure1plt.plot(x,y)plt.figure(num=2)# 这⾥是figure2plt.plot(x,y)plt.xlim(0,3)# 设置x轴范围plt.ylim(0,3)# 设置y轴范围plt.xlabel('this is x')# 设置x轴标签plt.ylabel('this is y')# 设置y轴标签plt.figure(num=3)# 这⾥是figure3plt.plot(x,y)# 设置x轴刻度x_ticks = np.linspace(1,3,3)plt.xticks(x_ticks)plt.figure(num=4)# 这⾥是figure4plt.plot(x,y)plt.ylim(0,3)# 设置y轴范围plt.yticks([1,2],['bad','good'])# 设置y轴刻度# 显⽰plt.show()6.设置图例import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0,1,11)# 从0到1，个数为11的等差数列y1 = 2*xy2 = 3*xplt.figure()plt.plot(x,y1,label='y1')plt.plot(x,y2,label='y2')plt.legend()# 显⽰plt.show()7.散点图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.random.randint(0,50,1024)y = np.random.randint(0,50,1024)plt.scatter(x,y,s=20)# 隐藏 x 轴刻度plt.xticks(())# 显⽰plt.show()8.柱状图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltn = 6x = np.arange(n)print(x)# ⽣成6个数，这6个数在0到1正态分布y = np.random.uniform(0,1,n)print(y)plt.bar(x,y)# 显⽰plt.show()9.柱状图显⽰⾼度import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltn = 6X = np.arange(n)Y = np.random.uniform(0,1,n)plt.figure(num=1)plt.bar(X,Y)for x,y in zip(X,Y):plt.text(x,y,y)plt.figure(num=2)plt.bar(X,Y)for x,y in zip(X,Y):plt.text(x,y,"%.2f"%y)plt.figure(num=3)plt.bar(X,Y)for x,y in zip(X,Y):plt.text(x,y,"%.2f"%y,ha='center')plt.figure(num=4)plt.bar(X,Y)for x,y in zip(X,Y):plt.text(x,y+0.01,"%.2f"%y,ha='center') # 显⽰plt.show()10.等⾼线图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef f(X,Y):return X+Yn = 256x = np.linspace(0,3,n)y = np.linspace(0,3,n)X,Y=np.meshgrid(x,y)plt.figure()plt.contourf(X,Y,f(X,Y),4,cmap=plt.cm.hot) plt.figure()plt.contourf(X,Y,f(X,Y),9,cmap=plt.cm.hot) plt.figure()plt.contourf(X,Y,f(X,Y),9,cmap=plt.cm.hot) plt.contour(X,Y,f(X,Y),9)plt.figure()plt.contourf(X,Y,f(X,Y),9,cmap=plt.cm.hot) C = plt.contour(X,Y,f(X,Y),9)plt.clabel(C,inline=True)# 显⽰plt.show()11.⼀个窗⼝多个⼦图import matplotlib.pyplot as pltplt.figure()# 两⾏两列的第⼀个位置，不加逗号也可以plt.subplot(2,2,1)plt.plot([0,1],[0,1])# 两⾏两列的第⼆个位置，不加逗号也可以plt.subplot(2,2,2)plt.plot([0,2],[0,2])# 两⾏两列的第三个位置，不加逗号也可以plt.subplot(223)plt.plot([0,3],[0,3])# 两⾏两列的第四个位置，不加逗号也可以plt.subplot(224)plt.plot([0,4],[0,4])plt.figure()# 两⾏两列的第⼀个位置，不加逗号也可以plt.subplot(2,1,1)plt.plot([0,1],[0,1])# 两⾏两列的第⼆个位置，不加逗号也可以plt.subplot(2,3,4)plt.plot([0,2],[0,2])# 两⾏两列的第三个位置，不加逗号也可以plt.subplot(235)plt.plot([0,3],[0,3])# 两⾏两列的第四个位置，不加逗号也可以plt.subplot(236)plt.plot([0,4],[0,4])# 显⽰plt.show()12.常⽤⼦图显⽰plt.figure(figsize=(20,10))for i in range(40):plt.subplot(4,10,i+1)plt.xticks()plt.yticks()plt.grid(False)plt.imshow(train_images[i],cmap=plt.cm.binary_r)plt.title(train_labels[i])plt.show()13.格⼦布局放置⼦图import matplotlib.pyplot as pltplt.figure()# 三⾏三列的布局，从0⾏0列开始，占⼀⾏三列ax1 = plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3,rowspan=1) ax1.plot([0,1],[0,1])ax1.set_title('this is ax1')# 三⾏三列的布局，从1⾏0列开始，占⼀⾏两列ax2 = plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2,rowspan=1)# 三⾏三列的布局，从1⾏2列开始，占两⾏⼀列ax3 = plt.subplot2grid((3,3),(1,2),colspan=1,rowspan=2)# 三⾏三列的布局，从2⾏0列开始，占⼀⾏⼀列ax4 = plt.subplot2grid((3,3),(2,0),colspan=1,rowspan=1)# 三⾏三列的布局，从2⾏1列开始，占⼀⾏⼀列ax5 = plt.subplot2grid((3,3),(2,1),colspan=1,rowspan=1)# 显⽰plt.show()以上就是python可视化数据plt库实例的详细内容，更多关于python可视化数据plt库的资料请关注其它相关⽂章！。
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text(.5,.5,'subplot(2,2,4)',...
'FontSize',14,'HorizontalAlignment','center')
%9
figure
y = zeros(4,15);
for k = 1:4
y(k,:) = rand(1,15);
subplot(2, 2, k)
%1
figure
set(0,'DefaultAxesColorOrder',[0 0 0],...
'DefaultAxesLineStyleOrder','-|-.|--|:')
plot(sin(x))
hold all
plot(cos(x))
hold all
plot(log(abs(x)))
%2
figure
%4
figure
x = 0:.01:pi/2;
plot(x,tan(x),'-ro')
%5
axis([0 pi/2 0 5])
income = [3.2,4.1,5.0,5.6];
outgo = [2.5,4.0,3.35,4.9];
subplot(2,1,1); plot(income)
title('Income')
subplot(2,2,2)
text(.5,.5,{'subplot(2,2,2)';'or subplot 222'},...
'FontSize',14,'HorizontalAlignment','center')
subplot(2,2,3)
text(.5,.5,{'subplot(2,2,3)';'or subplot 223'},...
plot(y(k39;Position', [.35, .35, .3, .3]);
bar(hax,y,'EdgeColor','none')
set(hax,'XTick',[])
程序运行结果的一些图像
Subplot的用法挺经典的，值得好好地学学。
sphere
set(gca,'DataAspectRatio',[1 1 1],...
'PlotBoxAspectRatio',[1 1 1],'ZLim',[-0.6 0.6])
%3
figure
sphere
set(gca,'CameraViewAngle',get(gca,'CameraViewAngle')-5)
set(gca,'CameraViewAngle',get(gca,'CameraViewAngle')+5)
axes('position',[.1 .1 .8 .6])
mesh(peaks(20));
axes('position',[.1 .7 .8 .2])
pcolor([1:10;1:10]);
'FontSize',14,'HorizontalAlignment','center')
subplot(2,2,4)
text(.5,.5,'subplot(2,2,4)',...
'FontSize',14,'HorizontalAlignment','center')
%8
figure
subplot(2,2,1:2)
%7
figure
subplot(2,2,[1 3])
text(.5,.5,'subplot(2,2,[1 3])',...
'FontSize',14,'HorizontalAlignment','center')
subplot(2,2,2)
text(.5,.5,'subplot(2,2,2)',...
subplot(2,1,2); plot(outgo)
title('Outgo')
%6
figure
subplot(2,2,1)
text(.5,.5,{'subplot(2,2,1)';'or subplot 221'},...
'FontSize',14,'HorizontalAlignment','center')
'FontSize',14,'HorizontalAlignment','center')
subplot(2,2,4)
text(.5,.5,{'subplot(2,2,4)';'or subplot 224'},...
'FontSize',14,'HorizontalAlignment','center')
程序源代码如下
%0
figure
plot(sin(x));
% hold axes and all lineseries properties, such as
% ColorOrder and LineStyleOrder, for the next plot
hold all
plot(sin(x+(pi/4)));
text(.5,.5,'subplot(2,2,1:2)',...
'FontSize',14,'HorizontalAlignment','center')
subplot(2,2,3)
text(.5,.5,'subplot(2,2,3)',...
'FontSize',14,'HorizontalAlignment','center')