python中subplot大小的设置步骤

在Python中，matplotlib是一个广泛使用的数据可视化工具。在绘制子图时，使用subplot函数可以将多个子图画在同一张图表上。通常情况下，我们需要设置子图的大小，以适应不同的需求。在本篇文章中，我将分享python中设置子图大小的步骤及示例说明。

步骤

设置子图大小的步骤如下所示：

1. 引入必要的包:

   import matplotlib.pyplot as plt

2. 使用plt.subplots()函数创建子图:

   fig, ax = plt.subplots()

3. 设置子图的大小:

   fig.set_size_inches(10, 5) # 设置宽度和高度，单位为英寸（inch）

其中，fig是图形对象，ax是轴对象。通过fig.set_size_inches()函数设置子图的宽度和高度，单位为英寸（inch）。

示例1

假设我们要绘制一个散点图，在图上显示两个子图，分别为左子图和右子图，我们可以按照如下方式设置子图大小：

import numpy as np

# 创建数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 4, 3, 2, 1])

# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots(1, 2)

# 设置左子图大小
ax[0].set_xlim([0, 6])
ax[0].set_ylim([0, 6])
ax[0].set_title('Left Subplot')
ax[0].scatter(x, y)

# 设置右子图大小
ax[1].set_xlim([0, 6])
ax[1].set_ylim([0, 6])
ax[1].set_title('Right Subplot')
ax[1].scatter(x, y)

# 设置图形大小
fig.set_size_inches(10, 5) # 设置宽度和高度，单位为英寸
plt.show()

在上面的代码中，我们首先引入必要的包。然后用plt.subplots(1, 2)函数创建了一个包含两个子图的画布。接着我们分别用ax[0]和ax[1]来设置左子图和右子图大小，并调用子图对象的scatter函数，用于绘制散点图。最后，我们通过fig.set_size_inches()函数来设置子图的宽度和高度。

示例2

接下来我们看一下绘制柱状图时如何设置子图大小：

import numpy as np

# 创建数据
x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
y = np.array([5, 4, 3, 2, 1])

# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 设置子图大小
fig.set_size_inches(6, 4) # 设置宽度和高度，单位为英寸

# 绘制柱状图
ax.bar(x, y)

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先引入必要的包。然后用plt.subplots()函数创建一个包含一个子图的画布。接着我们设置子图大小，并用子图对象的bar函数绘制柱状图。最后，我们调用plt.show()来显示图形。

结论

以上就是python中设置子图大小的全部步骤及示例说明。通过fig.set_size_inches()函数，我们可以轻松地设置子图的宽度和高度，以满足不同的需求。