在 Matplotlib 中并排放置地块
原文:https://www . geesforgeks . org/place-plots-并排-in-matplotlib/
Matplotlib 是最流行的绘制图形和可视化我们的数据的 Python 库。在 Matplotlib 中，我们可以通过调用一次来创建多个图。为了创建多个剧情，我们使用了 Matplotlib 中 pyplot 模块的子剧情功能。
语法: plt.subplot(nrows，。指数)
参数:
- nrows 代表行数，意思是如果行数是 1，那么图是水平的。
- ncolumns 代表柱意味着如果柱为 1，则图垂直放置。
- 索引是图的计数/索引。从 1 开始。
进场:
- 导入库和模块。
- 为绘图创建数据。
- 现在，使用上面的函数创建一个子图。
- 根据要求给出函数的参数。
例 1:
Python 3
# importing libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# creating an array of data for x-axis
x = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])
# data for y-axis
y_1 = 2*x
# dat for y-axis for another plot
y_2 = 3*x
# using subplot function and creating plot one
plt.subplot(1, 2, 1) # row 1, column 2, count 1
plt.plot(x, y_1, 'r', linewidth=5, linestyle=':')
plt.title('FIRST PLOT')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
# using subplot function and creating plot two
# row 1, column 2, count 2
plt.subplot(1, 2, 2)
# g is gor green color
plt.plot(x, y_2, 'g', linewidth=5)
plt.title('SECOND PLOT')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
# space between the plots
plt.tight_layout(4)
# show plot
plt.show()
输出:
例 2: 垂直形式。
Python 3
# importing libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# creating an array of data for x-axis
x = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])
# data for y-axis
y_1 = 2*x
# dat for y-axis for another plot
y_2 = 3*x
# using subplot function and creating plot one
# row 2, column 1, count 1
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y_1, 'r', linewidth=5, linestyle=':')
plt.title('FIRST PLOT')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
# using subplot function and creating plot two
# row 2, column 1, count 2
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y_2, 'g', linewidth=5)
plt.title('SECOND PLOT')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
# space between the plots
plt.tight_layout()
# show plot
plt.show()
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