我正在寻找一种方法来创建一个包含多个子图的绘图fig,(ax0,ax1)=plt.subplots(nrows=2,sharex=True)会在matplotlib中执行，然后可以通过ax0和ax1来解决。有没有办法在Bokeh中做类似的事情？在Bokeh中examples图库我只找到了单个地block。 最佳答案 我认为您可以找到的更简单的示例是:importnumpyasnpimportbokeh.plottingasbk_plottingimportbokeh.modelsasbk_models#fortheipythonno

我尝试为我的图形生成3个子图。看起来可行，但并没有完全对齐。如何使底部图形与下方图形之间的宽度相同？plt.close()fig=plt.figure()ax1=plt.subplot(211)ax1.plot(cycles,np.asarray(df_int),'wo',label='')ax1.plot(cycles,np.asarray(df_proj),'k+',label='')ax1.legend(loc=2)#ax1.subplots_adjust(left=0.15)ax1.set_ylim(0.001,0.004)ax2=plt.subplot(223)i2=ax2.

我在使用plt.tight_layout()尝试整理具有多个子图的matplotlib图时遇到了问题。我已经创建了6个子图作为示例，并想用tight_layout()整理它们重叠的文本，但是我得到以下RuntimeError。Traceback(mostrecentcalllast):File".\test.py",line37,infig.tight_layout()File"C:\Python34\lib\site-packages\matplotlib\figure.py",line1606,intight_layoutrect=rect)File"C:\Python34\lib

我之前问过问题“Howtozoomsubplotstogether?”，从那时起就一直在使用这个出色的答案。我现在只绘制两组时间序列数据，我需要像上面那样继续缩放，但现在我还需要相对于另一个绘制一个图(我正在做眼球相关)。数据来自2个独立的仪器，具有不同的开始时间和不同的时钟设置。在使用中，我使用“缩放到矩形”工具栏按钮进行缩放，并使用“平移/缩放”按钮进行滚动。我怎样才能最好地相对于另一个滚动X中的一个图？理想情况下，我还想捕捉并显示时差。我不需要在Y中垂直滚动。我怀疑我可能需要停止使用简单的“sharex=”“sharey=”方法，但不确定如何最好地继续。提前感谢伟大的StackO

我一直在看这个例子"scatterhist"在Matplotlib画廊中。此时x/y子图分别在顶部和右侧，即:divider=make_axes_locatable(axScatter)axHistx=divider.append_axes("top",1.2,pad=0.1,sharex=axScatter)axHisty=divider.append_axes("right",1.2,pad=0.1,sharey=axScatter)但是，如果我将子图位置更改为:divider=make_axes_locatable(axScatter)axHistx=divider.append

我正在尝试将我的地block分成不同的子地block。我想要实现的是将一个子地block的颜色条放在不同的子地block中。现在我正在使用:#firstgraphaxes=plt.subplot2grid((4,2),(0,0),rowspan=3)pc=plt.pcolor(df1,cmap='jet')#secondgraphaxes=plt.subplot2grid((4,2),(3,0))plt.pcolor(df2,cmap='Greys')#colorbarplt.subplot2grid((4,2),(0,1),rowspan=3)plt.colorbar(pc)但结果如

add_subplot()和subplot()有什么区别？如果一个不存在，他们似乎都添加了一个子图。我查看了文档，但看不出有什么不同。仅仅是为了让以后的代码更加灵活吗？例如:fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)对比plt.figure(1)plt.subplot(111)来自matplotlib教程。 最佳答案 如果您需要引用ax供以后使用:ax=fig.add_subplot(111)给你一个时间:plt.subplot(111)你需要做类似的事情:ax=plt.gca()同理，如果以后想

我有两个图表，它们都具有相同的x轴，但具有不同的y轴缩放比例。具有规则轴的图是具有描绘衰减的趋势线的数据，而y半对数刻度描绘了拟合的准确性。fig1=plt.figure(figsize=(15,6))ax1=fig1.add_subplot(111)#Plotofthedecaymodelax1.plot(FreqTime1,DecayCount1,'.',color='mediumaquamarine')#Plotoftheoptimizedfitax1.plot(x1,y1M,'-k',label='FittingFunction:$f(t)=%.3fe^{%.3f\t}\%+.

我有两个图表，它们都具有相同的x轴，但具有不同的y轴缩放比例。具有规则轴的图是具有描绘衰减的趋势线的数据，而y半对数刻度描绘了拟合的准确性。fig1=plt.figure(figsize=(15,6))ax1=fig1.add_subplot(111)#Plotofthedecaymodelax1.plot(FreqTime1,DecayCount1,'.',color='mediumaquamarine')#Plotoftheoptimizedfitax1.plot(x1,y1M,'-k',label='FittingFunction:$f(t)=%.3fe^{%.3f\t}\%+.

偶然发现python（matplotlib）中绘制子图有两种方法，一种是plt.subplot，另一种是plt.subplots，这篇博客说一下这两种方法的区别，用法，以及常用的一些函数。plt.figure的作用是定义一个大的图纸，可以设置图纸的大小、分辨率等，例如fig=plt.figure(figsize=(16,16),dpi=300)#初始化一张画布plt.plot()是直接在当前活跃的的axes上面作图，注意是当前活跃的知道这两点基础知识后，再来看subplot和subplotsplt.subplotfig=plt.figure(figsize=(12,4),dpi=200)for