Matplotlib subplot和subplots Matplotlib实现subplot和subplots简单对比
如是雨林 人气:0想了解Matplotlib实现subplot和subplots简单对比的相关内容吗，如是雨林在本文为您仔细讲解Matplotlib subplot和subplots的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：Matplotlib,subplot,subplots，下面大家一起来学习吧。
前言：
大家一般都知道subplot可以画子图，但是subplots也可以画子图，鉴于subplots介绍比较少，这里做一个对比，两者没有功能一致。
对比开始：
需求：画出两张子图，在一行显示，子图中的内容一模一样
subplot代码：
ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax1.scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive') ax1.scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative') ax1.legend()#添加图列就是右上角的点说明 ax2 = plt.subplot(1,2,2) ax2.scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive') ax2.scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative') ax2.legend()#添加图列就是右上角的点说明
subplots代码：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8),ncols=2,nrows=1)#该方法会返回画图对象和坐标对象ax，figsize是设置子图长宽（1200，800） ax[0].scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive') ax[0].scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative') ax[0].legend()#添加图列就是右上角的点说明 ax[1].scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive') ax[1].scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative') ax[1].legend()#添加图列就是右上角的点说明
对比结果：
可以看出来两者都可以实现画子图功能，只不过subplots帮我们把画板规划好了，返回一个坐标数组对象，而subplot每次只能返回一个坐标对象，subplots可以直接指定画板的大小。
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