Matplotlib中pyplot画图的子图大小如何设置
Admin 2022-08-01 群英技术资讯 1335 次浏览
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
这篇文章主要介绍了语义分割任务中Unet一个有意思的模型-Keras。Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。感兴趣的小伙伴快来跟随小编一起学习一下吧
这篇文章主要介绍了Python 解析获取 URL 参数及使用,本文分步骤通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
PDF是Portable Document Format的缩写,这类文件通常使用`.pdf`作为其扩展名。在日常开发工作中,最容易遇到的就是从PDF中读取文本内容以及用已有的内容生成PDF文档这两个任务。本文为大家介绍了几个Python中常见的PDF操作,需要的可以参考一下
在实际的数据处理中,缺失值是普遍存在的,如何使用 Python 检测和处理缺失值,就是本文要讲的主要内容。感兴趣的同学可以关注一下
这篇文章主要为大家介绍了python人工智能tensorflow函数tensorboard使用方法,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
成为群英会员,开启智能安全云计算之旅
立即注册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 粤ICP备09006778号 域名注册商资质 粤 D3.1-20240008