CFSDN nhấn mạnh vào giá trị tạo ra nguồn mở và chúng tôi cam kết xây dựng nền tảng chia sẻ tài nguyên để mọi nhân viên CNTT có thể tìm thấy thế giới tuyệt vời của bạn tại đây.
这篇CFSDN的博客文章matplotlib共享坐标轴的实现(X或Y坐标轴)由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
Lời nói đầu
1. 概述 。
共享坐标轴就是几幅子图之间共享x轴或y轴,这一部分主要了解如何在利用matplotlib制图时共享坐标轴.
pyplot.subplots(nrows = 1,ncols = 1,sharex = False,sharey = False,squeeze = True,subplot_kw =无,gridspec_kw =无,** fig_kw )
参数: nrows:行数 ncols:列数 sharex:是否共享X轴坐标 sharey:是否共享Y轴坐标 返回值:Figure,Axes对象数组 。
1、sharex和sharey 代码示例:
'''1. 程序目的: 基于sharex和sharey实现 (1) 共享x轴 (2) 共享y轴 (3) 同时共享x轴和y轴 (4) 调整子图之间的距离 2. 版本 2.1 山东青岛 2021年5月18日 Version 1'''# 1. 相关模块导入import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 正常显示中文字体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号# 2. 创建制图数据x = np.linspace(-5,5,100)y_1 = np.sin(x)y_2 = np.cos(x)y_3 = y_2*2# 3. 绘图 # 3.1 共享X轴figure,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(3,1, figsize=(5,6), dpi=600, # 共享x轴 sharex=True)ax1.plot(x,y_1,c='blue',linestyle=':')ax2.plot(x,y_2,c='orange',linestyle=':')ax3.plot(x,y_3,c='r',linestyle=':') # 调整子图形之间的纵向距离figure.subplots_adjust(hspace=0.1) ax1.set_title('以下三图共享了X轴') # 其实更合理的添加图名时figure.subtitle() # 3.2 共享Y轴 # 创建新的绘图figure和axes对象figure,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(1,3, figsize=(6,2), dpi=600, # 共享y轴 sharey=True)figure.suptitle('以下三图共享了Y轴')ax1.plot(x,y_1,c='blue',linestyle=':')ax2.plot(x,y_2,c='orange',linestyle=':')ax3.plot(x,y_3,c='r',linestyle=':') # 调整子图形之间的横向距离figure.subplots_adjust(wspace=0.1) # 3.3 同时共享x轴和y轴 # 创建新的绘图figure和axes对象figure,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(1,3, figsize=(6,2), dpi=600, # 共享x轴 sharex=True, # 共享y轴 sharey=True)x4 = np.linspace(-10,10,100)y_4 = np.cos(x4)*2figure.suptitle('以下三图同时共享了X轴和Y轴')ax1.plot(x,y_1,c='blue',linestyle=':')ax2.plot(x,y_2,c='orange',linestyle=':')ax3.plot(x4,y_4,c='r',linestyle=':') # 调整子图形之间的横向距离figure.subplots_adjust(wspace=0.1) plt.show()
制图结果:



实例2

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex=np.linspace(0,2*np.pi,500)y=np.sin(x)*np.exp(-x)fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,sharey=True)ax1=ax[0]ax1.plot(x,y)ax1.set_title("折线图") ax2=ax[1]ax2.scatter(x,y)ax2.set_title("散点图")plt.suptitle("一张画布两个子图,并共享y坐标")#删除空隙wspace为两图的水平距离,hspace为两图的垂直距离fig.subplots_adjust(wspace=0)plt.show()

nhập matplotlib.pyplot dưới dạng pltimport numpy như npplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex=np.linspace(0,2*np.pi,500)y=np.sin (x)*np.exp (-x)fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=1)ax.plot(x,y)ax.set_title("Biểu đồ đường")ax.scatter(x,y[::-1] )plt.suptitle("Chia sẻ các trục tọa độ của một vùng vẽ")plt.show()
Đến đây là kết thúc bài viết về cách triển khai các trục tọa độ dùng chung của matplotlib (trục tọa độ X hoặc Y). Để biết thêm thông tin về các trục tọa độ dùng chung của matplotlib, vui lòng tìm kiếm các bài viết trước của tôi hoặc tiếp tục duyệt qua các bài viết liên quan bên dưới. tương lai. Xin hãy ủng hộ tôi! .
Liên kết gốc: https://blog.csdn.net/EWBA_GIS_RS_ER/article/details/117000162.
Cuối cùng, bài viết này về cách triển khai trục tọa độ chung của matplotlib (trục tọa độ X hoặc Y) kết thúc tại đây. Nếu bạn muốn biết thêm về cách triển khai trục tọa độ chung của matplotlib (trục tọa độ X hoặc Y), vui lòng tìm kiếm các bài viết của CFSDN hoặc tiếp tục. để duyệt các bài viết liên quan, tôi hy vọng bạn sẽ ủng hộ blog của tôi trong tương lai! .
Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!