Matplotlib中pyplot画图的子图大小如何设置
Admin 2022-08-01 群英技术资讯 2122 次浏览
这篇文章主要介绍“Matplotlib中pyplot画图的子图大小如何设置”的相关知识,下面会通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“Matplotlib中pyplot画图的子图大小如何设置”文章能帮助大家解决问题。我相信,看到这篇博客的人,你肯定已经会使用Matplotlib中的pyplot画图。
比如下面这种图

你也应该会调整单个图的大小了,就是使用如下语句控制单个图形figure的大小,比如我这里设的8*6的。
fig3 = plt.figure(figsize=(8,6))
但随着继续深入的学习,有时我们很有必要将两个图画在一起,来做对比,所以你也应该会在一个画布上画多个子图了。比如下图

即是通过subplot实现
#展示一下数据
fig = plt.figure(figsize=(15,7))
fig1 = plt.subplot(231)
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area Income'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Income VS Price')
fig2 = plt.subplot(232)
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area House Age'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Age VS Price')
fig3 = plt.subplot(233)
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area Number of Rooms'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Number VS Price')
fig4 = plt.subplot(234)
plt.scatter(data.loc[:,'Area Population'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Population VS Price')
fig5 = plt.subplot(235)
plt.scatter(data.loc[:,'size'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('size VS Price')
plt.show()
目前为止图好像没有问题,那问题在哪呢?就是在子图比较少的时候,整个图可能会变形,出现下图情况。

这显然不是我们期望的,我们希望他不要拉长。但是貌似直接通过subplot画出的子图无法更改大小,网上给的一些方案也比较麻烦。
把这两个子图画在同一个画布里,这样即是子图无法改变,但是外面的画布大小可以改变,子图就可以根据外面画布大小自适应的显示了。
对于该图

其原始代码为
fig6 = plt.subplot(121)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==0],X.loc[:,'V2'][y_corrected==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==1],X.loc[:,'V2'][y_corrected==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==2],X.loc[:,'V2'][y_corrected==2])
plt.title("corrected data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
fig7 = plt.subplot(122)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==0],X.loc[:,'V2'][y==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==1],X.loc[:,'V2'][y==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==2],X.loc[:,'V2'][y==2])
plt.title("labled data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
plt.show()
可以看到两个子图fig6和fig7都是直接使用subplot得到的,所以它变形了。
修改后应该是这样的:

对应代码 :
fig = plt.figure(figsize=(11,4))
fig6 = plt.subplot(121)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==0],X.loc[:,'V2'][y_corrected==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==1],X.loc[:,'V2'][y_corrected==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==2],X.loc[:,'V2'][y_corrected==2])
plt.title("corrected data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
fig7 = plt.subplot(122)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==0],X.loc[:,'V2'][y==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==1],X.loc[:,'V2'][y==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==2],X.loc[:,'V2'][y==2])
plt.title("labled data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
plt.show()
相比原来的代码就多了第一行的操作,定一个合适画布的大小就可以方便动态调整子图了。
看到网上是有可以自定义子图大小的方法的,不过相比我想出来的这个方法,感觉太麻烦了。这个方法能解决我这一类问题了,如果后面遇到需要一个子图大一个子图小的问题再单独记录把。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。
猜你喜欢
python open()方法用于打开一个文件,并返回文件对象,在对文件处理的过程中都需要用到这个函数,如果文件无法打开,会抛出OSError。
本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,每个 ndarray 都有一个关联的数据类型 (dtype) 对象。这个数据类型对象(dtype)告诉我们数组的布局。下面将通过示例详细讲讲NumPy的数据类型对象,需要的可以参考一下。
这篇文章主要介绍了python如何删除字符串最后一个字符,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
如何通过装饰器实现已有函数执行时间的统计?废话不多说,下面直接上代码
这篇文章主要介绍了Python中schedule模块定时任务的使用方法,文章基于上一篇文章的内容展开的后续,需要的朋友可以参考一下
成为群英会员,开启智能安全云计算之旅
立即注册关注或联系群英网络
7x24小时售前:400-678-4567
7x24小时售后:0668-2555666
24小时QQ客服
群英微信公众号
CNNIC域名投诉举报处理平台
服务电话:010-58813000
服务邮箱:service@cnnic.cn
投诉与建议:0668-2555555
Copyright © QY Network Company Ltd. All Rights Reserved. 2003-2020 群英 版权所有
增值电信经营许可证 : B1.B2-20140078 ICP核准(ICP备案)粤ICP备09006778号 域名注册商资质 粤 D3.1-20240008