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Python 中的 Matplotlib.gridspec.GridSpec 类

原文:https://www.geeksforgeeks.org/matplotlib-grid spec-grid spec-python 中的类/

Matplotlib 是 Python 中一个惊人的可视化库,用于数组的 2D 图。Matplotlib 是一个多平台数据可视化库,构建在 NumPy 数组上,旨在与更广泛的 SciPy 堆栈一起工作。

matplotlib.gridspec.GridSpec

matplotlib.gridspec.GridSpec 类用于指定放置子图的网格的几何形状。为此,必须设置行数和列数。可选地,也可以调整子图布局参数。

语法:class matplotlib.gridspec.gridspec(nrows,ncols,figure=None,left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None,width_ratios = None,height_ratings = None) 参数:

  • nrows: 表示网格中的行数的整数。

  • ncols: 表示网格中的列数的整数。

  • 图形:是用于绘制图形的可选参数。

  • 左、右、上、下:这些是可选参数,用于将子情节的范围定义为图形宽度或高度的分数。

  • wsp se:是一个可选的 float 参数,用来预留子剧情之间的宽度空间。

  • hs space:这是一个可选的 float 参数,用于保留支线剧情之间的高度空间。

  • 宽度_比率:这是一个可选参数,表示列的宽度比率。

  • 高度_比率:这是一个可选参数,表示行的宽度比率。

方法类:

  • get_subplot_params(self,figure=None): 它返回一个 subplot 布局参数的字典。除非设置了图形属性,否则默认参数来自 rcParams。

  • light_layout(self,figure,renderer=None,pad=1.08,h_pad=None,w_pad=None,rect=None):用于给出特定的填充来调整子剧情。这里 pad 是一个浮点值,它将图形边缘和子图边缘之间的填充设置为字体大小的一部分。h_pad 和 w_pad 是可选参数,用于设置相邻子图之间的填充。rect 还用于规范化包含所有子图区域的矩形的图形坐标。它的默认值是(0,0,1,1)。它是一个由 4 个浮点数组成的元组。

例 1:

蟒蛇 3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

gs = GridSpec(8, 39)
ax1 = plt.subplot(gs[:6, :35])
ax2 = plt.subplot(gs[6:, :])

data1 = np.random.rand(6, 35)
data2 = np.random.rand(2, 39)

ax1.imshow(data1)
ax2.imshow(data2)

plt.show()

输出:

例 2:

蟒蛇 3

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

fig = plt.figure(figsize =([7, 4]))

gs = gridspec.GridSpec(2, 6)
gs.update(wspace = 1.5, hspace = 0.3)

ax1 = plt.subplot(gs[0, :2])
ax1.set_ylabel('ylabel', labelpad = 0, fontsize = 12)

ax2 = plt.subplot(gs[0, 2:4])
ax2.set_ylabel('ylabel', labelpad = 0, fontsize = 12)

ax3 = plt.subplot(gs[0, 4:6])
ax3.set_ylabel('ylabel', labelpad = 0, fontsize = 12)

ax4 = plt.subplot(gs[1, 1:3])
ax4.set_ylabel('ylabel', labelpad = 0, fontsize = 12)

ax5 = plt.subplot(gs[1, 3:5])
ax5.set_ylabel('ylabel', labelpad = 0, fontsize = 12)

plt.show()

输出:



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