matplotlib类

1、plt.subplot

　　在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，plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域，如何理解呢？

　　如果numRows ＝ 3，numCols ＝ 2，那整个绘制图表样式为3X2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 ＝ 1时，表示的坐标为（1，3），即第一行第一列的子图；

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1) # 创建第一个画板（figure）

plt.subplot(211) # 第一个画板的第一个子图

plt.plot([1, 2, 3])

plt.subplot(212) # 第二个画板的第二个子图

plt.plot([4, 5, 6])

plt.figure(2) #创建第二个画板

plt.plot([4, 5, 6]) # 默认子图命令是subplot(111)

plt.figure(1) # 调取画板1; subplot(212)仍然被调用中

plt.subplot(211) #调用subplot(211)

plt.title('Easy as 1, 2, 3') # 做出211的标题

2、axes()

subplot()是将整个figure均等分割，而axes()则可以在figure上画图。

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 创建数据

dt = 0.001

t = np.arange(0.0, 10.0, dt)

r = np.exp(-t[:1000]/0.05) # impulse response

x = np.random.randn(len(t))

s = np.convolve(x, r)[:len(x)]*dt # colored noise

# 默认主轴图axes是subplot(111)

plt.plot(t, s)

plt.axis([0, 1, 1.1*np.amin(s), 2*np.amax(s)])

plt.xlabel('time (s)')

plt.ylabel('current (nA)')

plt.title('Gaussian colored noise')

#内嵌图

a = plt.axes([.65, .6, .2, .2], facecolor='y')

n, bins, patches = plt.hist(s, 400, normed=1)

plt.title('Probability')

plt.xticks([])

plt.yticks([])

#另外一个内嵌图

a = plt.axes([0.2, 0.6, .2, .2], facecolor='y')

plt.plot(t[:len(r)], r)

plt.title('Impulse response')

plt.xlim(0, 0.2)

plt.xticks([])

plt.yticks([])

plt.show()

巴特西

matplotlib类

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