matplotlib画两个图

### Matplotlib 绘制两个独立子图 在 Matplotlib 中,`subplots()` 函数可以用来在一个窗口中创建多个独立的子图。以下是实现这一功能的具体方法以及示例代码。 #### 创建子图的方法 调用 `plt.subplots(nrows, ncols)` 可以指定子图的数量和排列方式。参数 `nrows` 和 `ncols` 定义了子图网格的行数和列数[^1]。返回的结果是一个包含所有子图对象的数组,可以通过索引来访问各个子图并分别绘图。 #### 示例代码 以下代码展示了如何在同一窗口中绘制两个独立的图形: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 x = np.linspace(0, 10, 100) # 创建子图 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5)) # 创建1行2列的子图布局 # 在第一个子图上绘制正弦波 axes[0].plot(x, np.sin(x), label='sin(x)', color='blue') axes[0].set_title('Sine Wave') # 设置标题 axes[0].set_xlabel('X-axis') # 设置X轴标签 axes[0].set_ylabel('Y-axis') # 设置Y轴标签 axes[0].legend() # 显示图例 # 在第二个子图上绘制余弦波 axes[1].plot(x, np.cos(x), label='cos(x)', color='red') axes[1].set_title('Cosine Wave') # 设置标题 axes[1].set_xlabel('X-axis') # 设置X轴标签 axes[1].set_ylabel('Y-axis') # 设置Y轴标签 axes[1].legend() # 显示图例 # 调整子图之间的间距 plt.tight_layout() # 展示图像 plt.show() ``` 上述代码实现了在同一窗口中绘制两个独立的子图:左侧显示正弦波,右侧显示余弦波。通过调整 `nrows` 和 `ncols` 参数,还可以扩展到更多子图的情况。 #### 子图布局属性设置 如果需要进一步优化子图间的空白区域或者边距,可以使用 `plt.tight_layout()` 自动调整子图的位置。此外,也可以手动设置子图的宽度和高度比例,例如通过传递 `gridspec_kw={'width_ratios': [1, 2]}` 来定义不同子图的比例关系。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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Matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法,plt.subplot,plt.subplots。 目录回顾plt.subplots()画法plt.subplot()画法保存 回顾 之前也用过plt.subplots()在一张图上画过多个图,今天看到用plt.subplot()的画法想着也来实现下,同时也发现了两者之间的优缺点,感觉subplot()更便捷一点。其实两者都是别人写好的库函数,只要理解好库函数的传递参数的参数,合理的将自己传入的参数整理,两者都容易上手的。 这里我用的是jupyter notebook 画的,工具挺多的。 plt.subplots()画法 import mat

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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 AAChartKit-LOGO AAChartKit English Document | 简体中文文档 The Swift version of AAChartKit can be found here: https://.com/AAChartModel/AAChartKit-Swift Preface AAChartKit is an elegant and friendly (user-friendly && enviroment-friendly) chart framework for iOS, based on the open source JS libraries. AAChartKit is extremely powerful, easy to configure and a pleasure to use. Currently AAChartKit includes support for the following chart types: column chart, bar chart, area chart, area spline chart, line chart, spline chart, radar chart, polar chart, pie chart, bubble chart, pyramid chart, funnel chart, column range and area range chart. More chart types are planned to be supported. AAChartKit gives ...

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主要问题 1.介绍 如题,画双轴子图不能显示 x-轴坐标轴标签,似乎 “双轴”与“子图”存在冲突有关,当前版本是 anaconda 3.7.4。比较奇葩的是 我家里的电脑,3.7.3 却没这个问题。但我把公司电脑换成 3.7.3 问题依旧,崩溃。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt a = pd.date_range('2020-07-01','2020-07-20') b = [2,3,4,5,7,9,20,20,11,13,1,2,3,9,23,2,6,7,7,7] c = [0.20,0.1,0.13,0.1,0.

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用matplotlib画FIFA球星雷达图,自定义背景图片

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最近想对足球运动员进行数据分析,用雷达图展示各个球员的不同能力,然后背景搞一张球员的帅图。找了好多教程才搞定,记录一下下。 数据来自 kaggle上的FIFA2019 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import seaborn as sns import warnings df=pd.read_csv('data.csv') 数据非常非常非常多,而且特别详细,附上一张部分数据释意图

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附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[数字(number)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 97 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9156** mAP50-95 | 0.7374 Precision | 0.8626 Recall | 0.8381 train/box_loss | 0.8790 train/cls_loss | 0.7499 val/box_loss | 0.7874 val/cls_loss | 0.6025 【训练过程分析】 训练开始后,我注意到前几轮的 loss 下降特别快,这让我有点兴奋,但随着训练的深入,loss 的降幅变得不那么明显了。在训练的第 30 轮左右,val_loss 开始趋于平稳,这让我稍微放心了一些,但同时也感觉压力倍增,因为一旦训练过早平稳,就容易陷入过拟合的泥沼。经过 97 轮的磨炼,最终 mAP50 达到了 0.9156,这让我松了一口气。不过,mAP50-95 仅有 0.7374,和 mAP50 之间有明显的差距,说明模型在低置信度的检测上还需要优化。从 loss 曲线来看,训练过程总体上比较平稳,没有明显的过拟合迹象,但也让人觉得有些枯燥。我心想,要是能早点找到一个陡峭上升的训练曲线该有多好,这样至少能让人心态更积极一些。 随着训练进行到后半段,模型开始逐渐收敛,但这个过程并不是一帆风顺的。在训... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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【Python爬虫避坑黄金法则】:23个生产环境血泪教训+17种高频报错的秒级定位方案(2024年最新版)

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STOP2模式RTC唤醒失准根源锁定:电源域切换时序偏差+LSI频率漂移+备份域寄存器锁存延迟——通过CubeMX配置反推+HAL源码注释溯源+示波器捕获LSE起振全过程

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