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Python中figure與axies繪圖有哪些不同

 更新時間:2023年02月07日 09:44:19   作者:霄耀在努力  
這篇文章主要介紹了Python中figure與axies繪圖有哪些不同,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧

一、二者區(qū)別介紹

學習別人寫的代碼時,關于使用matplotlib繪圖單面,有多種實現(xiàn)方式,什么plt.plot 啦,ax.plot 啦,雖然都能實現(xiàn)繪圖的目的,但總是感覺掌握的不踏實,今天就來總結一下。

matplotlib圖的組成:

  • Figure (畫布,可理解為黑板)
  • Axes (坐標系,黑板中的一塊區(qū)域)
  • Axis (坐標軸,在區(qū)域中畫的坐標軸)
  • 圖形(plot(),scatter(),bar(),...)
  • Title, Labels, ......

借助官方文檔中的一幅圖:

現(xiàn)在就能清楚Figure、Axes、Axis是什么關系了吧

其實我們還能簡單的將Axes理解為Figure的子圖,F(xiàn)igure是由一個或多個Axes組成,當只有一個子圖時,那這時主圖和子圖就是完全一樣的啦 那么plt.plot() 和ax.plot() 效果也就一樣

在來看一個圖:

整個灰色區(qū)域,也就是紅框之內(nèi)的區(qū)域是一個Figure, 三個白色區(qū)域(子圖)是三個Axes,藍框是Axis

此外,這種類型的圖可以用以下程序實現(xiàn)

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
for i, file in enumerate(file_list):          
     img = Image.open(file)
     print('Image shape: ', np.array(img).shape)
     ax = fig.add_subplot(2, 3, i + 1)          #  通過索引號index,設置AXES位置
     ax.set_xticks([]);
     ax.set_yticks([])
     ax.imshow(img)  
plt.tight_layout()                              # 自動調(diào)整子圖參數(shù),使之填充整個圖像區(qū)域
plt.show()

二、對應的程序

創(chuàng)建

plt.figure()返回Figure實例
plt.axes()返回Axes或其子類

常用程序

plt.plot()    ————    ax.plot()            # 繪制
plt.legend()  ————    ax.legend()          #添加圖例
plt.xlabel()  ————    ax.set_xlabel()      #設置x軸標題
plt.ylabel()  ————    ax.set_ylabel()      
plt.xlim()    ————    ax.set_xlim()        #獲取或者是設定x座標軸的范圍
plt.ylim()    ————    ax.set_ylim()
plt.title()   ————    ax.set_title()       #設置標題

到此這篇關于Python中figure與axies繪圖有哪些不同的文章就介紹到這了,更多相關Python figure與axies內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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