1 %matplotlib notebook 2 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import numpy as np 5 6 plt.subplot? 7 8 plt.figure() 9 # 把图分成一行两列，当前为第一个图，即第一行第一列 10 plt.subplot(1, 2, 1) 11 12 linear_data = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) 13 14 plt.plot(linear_data, '-o') 15 16 exponential_data = linear_data**2 17 18 # 当前为第二个图，即第一行第二列 19 plt.subplot(1, 2, 2) 20 plt.plot(exponential_data, '-o') 21 22 # 画平方数据在第一张图中 23 plt.subplot(1, 2, 1) 24 plt.plot(exponential_data, '-x')
1 plt.figure() 2 #两边相等 3 plt.subplot(1,2,1) == plt.subplot(121)
True
1 # 创建3*3的图块 2 fig, ((ax1,ax2,ax3), (ax4,ax5,ax6), (ax7,ax8,ax9)) = plt.subplots(3, 3, sharex=True, sharey=True) 3 # 把线性数据画在第5张图中，即最中间的图 4 ax5.plot(linear_data, '-') 5 6 # 把内部图标的横纵坐标标度都显示出来 7 for ax in plt.gcf().get_axes(): 8 for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels(): 9 label.set_visible(True) 10 11 # 在一些系统中有必要使用这句话，来更新图像 12 plt.gcf().canvas.draw()
