【Python】【绘图】plt.figure（）的使⽤1.figure语法及操作
(1)figure语法说明
figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True) num：图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
figsize：指定figure的宽和⾼，单位为英⼨；
dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英⼨多少个像素，缺省值为80      1英⼨等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张 facecolor：背景颜⾊
edgecolor：边框颜⾊
frameon：是否显⽰边框
(2)例⼦:
import matplotlib.pyplot as plt
创建⾃定义图像
fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='blue')
plt.show()
2.subplot创建单个⼦图
(1) subplot语法
subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)
subplot可以规划figure划分为n个⼦图，但每条subplot命令只会创建⼀个⼦图 ，参考下⾯例⼦。
(2)例⼦
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)
#作图1
plt.subplot(221)
plt.plot(x, x)
#作图2
plt.subplot(222)
plt.plot(x, -x)
#作图3
plt.subplot(223)
plt.plot(x, x ** 2)
plt.subplot(224)
plt.plot(x, np.log(x))
plt.show()
3.subplots创建多个⼦图
(1)subplots语法matplotlib中subplot
subplots参数与subplots相似
(2)例⼦
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)
#划分⼦图
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1=axes[0,0]
ax2=axes[0,1]
ax3=axes[1,0]
ax4=axes[1,1]
#作图1
ax1.plot(x, x)
#作图2
ax2.plot(x, -x)
#作图3
ax3.plot(x, x ** 2)
#作图4
ax4.plot(x, np.log(x))
plt.show()
4.⾯向对象API：add_subplots与add_axes新增⼦图或区域add_subplot与add_axes都是⾯对象figure编程的，pyplot api中没有此命令
(1)add_subplot新增⼦图
add_subplot的参数与subplots的相似
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)
#新建figure对象
fig=plt.figure()
#新建⼦图1
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax1.plot(x, x)
#新建⼦图3
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
ax3.plot(x, x ** 2)
#新建⼦图4
ax4=fig.add_subplot(2,2,4)
ax4.plot(x, np.log(x))
plt.show()
可以⽤来做⼀些⼦图。。。图中图。。。
(2)add_axes新增⼦区域
add_axes为新增⼦区域，该区域可以座落在figure内任意位置，且该区域可任意设置⼤⼩
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#新建figure
fig = plt.figure()
# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
#新建区域ax1
#figure的百分⽐，从figure 10%的位置开始绘制, 宽⾼是figure的80%
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
# 获得绘制的句柄
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y, 'r')
ax1.set_title('area1')
#新增区域ax2，嵌套在ax1内
left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
# 获得绘制的句柄
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax2.plot(x,y, 'b')
ax2.set_title('area2')
plt.show()

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