首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

matplotlib相邻子图:添加颜色条可更改子图的大小

matplotlib是一个Python的绘图库,可以用于创建各种类型的图表和可视化。相邻子图是指将多个子图放置在同一个图形中的布局方式。在相邻子图中添加颜色条可以更改子图的大小。

具体步骤如下:

  1. 导入matplotlib库和相关模块:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  1. 创建子图:
代码语言:txt
复制
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

上述代码创建了一个包含1行2列的子图布局,每个子图的大小为10x5。

  1. 绘制子图:
代码语言:txt
复制
# 绘制第一个子图
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('Subplot 1')

# 绘制第二个子图
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('Subplot 2')

上述代码分别在第一个子图和第二个子图中绘制了曲线,并设置了子图的标题。

  1. 添加颜色条:
代码语言:txt
复制
# 创建颜色条
cbar = fig.colorbar(im, ax=axs)

# 设置颜色条标签
cbar.set_label('Colorbar')

# 调整子图布局
plt.tight_layout()

上述代码通过fig.colorbar()函数在图形的一侧添加了颜色条,并使用cbar.set_label()设置了颜色条的标签。

完整代码示例:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

# 绘制第一个子图
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('Subplot 1')

# 绘制第二个子图
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('Subplot 2')

# 添加颜色条
cbar = fig.colorbar(im, ax=axs)
cbar.set_label('Colorbar')

# 调整子图布局
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(CVM)和腾讯云对象存储(COS)。

  • 腾讯云服务器(CVM):提供弹性、安全、稳定的云服务器,可满足各种计算需求。产品介绍链接地址:腾讯云服务器(CVM)
  • 腾讯云对象存储(COS):提供高可靠、低成本的云端存储服务,适用于存储和处理各种类型的数据。产品介绍链接地址:腾讯云对象存储(COS)
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言ggplot2画热添加分组信息颜色

之前有人在公众号留言问文章开头这幅如何实现,下面的B是折线图加柱形,相对比较容易实现,上面的A稍微有点复杂,我想到办法是拼图,A可以看成三个热,然后加一个堆积柱形,最后将四个组合到一起...最初想法是左侧颜色用堆积柱形来实现,又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包推文,发现他是用geom_tile()函数实现,仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。...首先解决昨天遗留问题:ggplot2画添加文字内容时候如何添加下划线 非常感谢下面这位留言 文本添加下划线小例子 df<-data.frame(A=1:10, B...首先是准备热数据 如何画这个热昨天推文已经介绍过了,点击下方蓝色字可以直达昨天推文 R语言ggplot2画带有空白格简单小例子 接下来是准备分组颜色数据 下面是画这个颜色...legend.title = element_blank())+ scale_fill_manual(values = c("green","blue","red")) 将分组颜色和热拼接到一起

4.9K30

机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色,标记,线型刻度、标题、标签和图例!创建

前言: matplotlib是python最常用绘图库,能帮你画出美丽各种 导入 包含了中文显示,屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...image.png 颜色,标记,线型 主要是plt.plot一些参数 plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot([1,2,3],[5,7,4],color...image.png 创建 在一个figure中显示多个图片 面向过程方法,一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...(2): for j in range(2): axes[i][j].hist(np.random.randn(100),5,color='g',alpha=0.75) #调整之间距离...image.png 后记: 线图先到这,还有柱状,散点图,3d等待续…… 你可能感冒文章: 我机器学习numpy篇 我机器学习pandas篇 我机器学习微积分篇

1.4K60
  • networkx是什么

    DiGraph:指有向(directed Graph),即考虑了边有向性。 MultiGraph:指多重无向,即两个结点之间边数多于一,又允许顶点通过同一边和自己关联。...无向 G.add_node(1,weight=0.2,name="yy") #添加边,并设置边权重 G.add_nodes_from([2,3,4,5]) print(G....1、向图中增加边 边是由对应顶点名称构成,例如,顶点2和3之间有一边,记作e=(2,3),通过add_edge(node1,node2)向图中添加边,也可以通过add_edges_from(list...模块draw()函数构造graph,使用matplotlib显示出来: nx.draw(g) import matplotlib.pyplot as plt plt.show() #设置结点和边得颜色...(121) # 绘制,创建一个1行2列图形,并选取第1行第1列作为绘图背景 nx.draw(G) plt.subplot(122) 创建一个1行2列图形,选取第1行第2列作为绘图背景

    4.9K60

    networkx(图论)是什么

    无向 G.add_node(1,weight=0.2,name="yy") #添加边,并设置边权重 G.add_nodes_from([2,3,4,5]) print(G....1、向图中增加边 边是由对应顶点名称构成,例如,顶点2和3之间有一边,记作e=(2,3),通过add_edge(node1,node2)向图中添加边,也可以通过add_edges_from(list...模块draw()函数构造graph,使用matplotlib显示出来: nx.draw(g) import matplotlib.pyplot as plt plt.show() #设置结点和边得颜色...案例 案例1: #案例1: import matplotlib.pyplot as plt # 导入模块函数,目的是为了绘制 G = nx.cubical_graph() # 生成一个正则(3-regular...Platonic Cubical graph) plt.subplot(121) # 绘制,创建一个1行2列图形,并选取第1行第1列作为绘图背景 nx.draw(G) plt.subplot

    3.9K21

    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(上篇)

    (Bar Chart) 柱状用于展示分类数据大小。...='%1.1f%%') # 显示图表 plt.show() sizes:这是饼主要数据,即每个部分相对大小。...在饼图中,sizes 列表中每个元素决定了饼图中各个部分大小比例。matplotlib 会根据这些数值比例自动计算每一部分角度和面积。 labels:这是用来为饼图中各个部分添加标签。...4.3 创建布局 当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时,可以使用布局。在 matplotlib 中,功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域,每个区域展示不同数据。...通过布局,我们可以在同一个窗口内展示不同数据集,这有助于比较不同趋势。 第五部分:图表定制与高级功能 5.1 自定义颜色和样式 在很多情况下,我们希望图表能够符合品牌或特定设计要求。

    68710

    python数据可视化系列教程——matplotlib绘图全解

    配置参数: axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格显示 figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置 font: 字体集(font family...)、字体大小和样式设置 grid: 设置网格颜色和线性 legend: 设置图例和其中文本显示 line: 设置线条(颜色、线型、宽度等)和标记 patch: 是填充2D空间图形对象,如多边形和圆...xticks和yticks: 为x,y轴主刻度和次刻度设置颜色大小、方向,以及标签大小。...) #通过fig添加,参数:行数,列数,第几个。...(空白不绘制) fig,axarr = plt.subplots(4,1) #开一个新窗口,并添加4个,返回数组 ax1 = axarr[0] #通过数组获取一个 print(fig

    3.1K10

    【干货】一文掌握Matplotlib使用方法

    第 2 和 3 行打印出 x 轴和 y 轴标签。 第 5 到 9 行处理「刻度」对象里刻度标签,将它颜色设定为深青色,字体大小为 20,旋转度 45 度。...此外我们没有设置尺寸,像素、线颜色宽度、坐标轴刻度和标签、图例、标题等等,所有设置都用matplotlib 默认设置。...现在我们知道这张大小是 6×4,每英寸像素有 72 个,线颜色 C0 代表是蓝色,风格 - 是连续线,宽度 1.5,等等。...注意图右上角多了图例 S&P500。 2.8 添加第二幅 ? ? 对,就是要画两序列,把恐慌指数 VIX 也加进去。 不扶墙就服你,但这个需求太简单。 ? ?...用两幅。 ? ? S&P500 量纲都是千位数,而 VIX 量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一水平线一样。

    2.3K31

    Python 数据可视化:Matplotlib使用

    .pyplot 3.1 基本绘图流程 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 3.2.2 创建并选定子 3.2.3 为图像添加标题、设定图像参数 3.2.4 绘制图像 3.2.5 添加图例 3.2.6...创建并选定子(可选) 为图像添加标题、设定图像参数 绘制图像 添加图例 保存图像或显示图像 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 使用plt.figure()方法可以创建一块画布,可以通过参数指定它大小和背景颜色...第二种是用一个3位数整数,每一位分别代表网格行数,列数 ,索引号。pos也是是位置参数。 第三种会用默认值创建一个。 第四种则以一个axes为参数,创建。...除此之外,我们还可以用plt.axes(rect,axisbg='w')方法创建一个坐标系风格: plt.axes(rect,axisbg='w') 用rect参数指定位置,用axisbg参数指定背景颜色...plt.pie() 绘制扇形 具体用法和参数,请参见官方手册:https://matplotlib.org/ 3.2.5 添加图例 我们可以用plt.legend()方法为添加图例,也可以使用

    2K20

    万字长文盘点pythonMatplotlib使用 | 【推荐收藏】

    第 2 和 3 行打印出 x 轴和 y 轴标签。 第 5 到 9 行处理「刻度」对象里刻度标签,将它颜色设定为深青色,字体大小为 20,旋转度 45 度。...此外我们没有设置尺寸,像素、线颜色宽度、坐标轴刻度和标签、图例、标题等等,所有设置都用matplotlib 默认设置。...现在我们知道这张大小是 6×4,每英寸像素有 72 个,线颜色 C0 代表是蓝色,风格 - 是连续线,宽度 1.5,等等。...注意图右上角多了图例 S&P500。 2.8 添加第二幅 ? ? 对,就是要画两序列,把恐慌指数 VIX 也加进去。 不扶墙就服你,但这个需求太简单。 ? ?...用两幅。 ? ? S&P500 量纲都是千位数,而 VIX 量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一水平线一样。

    3K21

    深度讲解Matplotlib

    第 2 和 3 行打印出 x 轴和 y 轴标签。 第 5 到 9 行处理「刻度」对象里刻度标签,将它颜色设定为深青色,字体大小为 20,旋转度 45 度。...此外我们没有设置尺寸,像素、线颜色宽度、坐标轴刻度和标签、图例、标题等等,所有设置都用matplotlib 默认设置。...现在我们知道这张大小是 6×4,每英寸像素有 72 个,线颜色 C0 代表是蓝色,风格 - 是连续线,宽度 1.5,等等。...注意图右上角多了图例 S&P500。 2.8 添加第二幅 ? ? 对,就是要画两序列,把恐慌指数 VIX 也加进去。 不扶墙就服你,但这个需求太简单。 ? ?...用两幅。 ? ? S&P500 量纲都是千位数,而 VIX 量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一水平线一样。

    1.9K41

    盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

    第 2 和 3 行打印出 x 轴和 y 轴标签。 第 5 到 9 行处理「刻度」对象里刻度标签,将它颜色设定为深青色,字体大小为 20,旋转度 45 度。...此外我们没有设置尺寸,像素、线颜色宽度、坐标轴刻度和标签、图例、标题等等,所有设置都用matplotlib 默认设置。...现在我们知道这张大小是 6×4,每英寸像素有 72 个,线颜色 C0 代表是蓝色,风格 - 是连续线,宽度 1.5,等等。...注意图右上角多了图例 S&P500。 2.8 添加第二幅 ? ? 对,就是要画两序列,把恐慌指数 VIX 也加进去。 不扶墙就服你,但这个需求太简单。 ? ?...用两幅。 ? ? S&P500 量纲都是千位数,而 VIX 量刚是两位数,两者放在一起,那可不是 VIX 就像一水平线一样。

    2.1K40

    探索数据科学与机器学习中视觉表达【Matplotlib实战指南】

    通常用于呈现数据矩阵形式,通过颜色深浅来表示数据大小。...)​# 创建热plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')​# 添加颜色plt.colorbar()​# 添加标题plt.title('...Heatmap Example')​# 显示图表plt.show()这段代码将生成一个热,通过颜色深浅来展示数据大小,同时添加颜色以便于数据解读。...有时候,我们需要在同一幅图中展示多个子,比如将不同数据进行对比或者展示多个相关图表。...随后,我们介绍了更加高级和复杂图表类型,如面积、箱线图、热和自定义图表样式等,以及如何创建和绘制带误差棒图表。

    20410

    Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

    简单绘图 这里是一个带有文本标签基本绘图: 源代码 图示例 多个轴域(例如)可使用subplot()命令创建: 源代码 直方图 hist()命令自动生成直方图,并返回项数或者概率: 源代码...路径示例 你可以使用matplotlib.path模块,在maplotlib中添加任意路径: 源代码 mplot3d mplot3d 工具包(见 mplot3d 教程和 mplot3d 示例)支持简单三维图形...除了简单地绘制流线之外,它还允许将流线颜色和/或线宽映射到单独参数,例如向量场速度或局部密度。 源代码 这个特性完善了绘制向量场quiver()函数。...源代码 条形 使用bar()命令创建条形十分容易,其中包括一些定制(如误差): 源代码 创建堆叠(bar_stacked.py),蜡烛(finance_demo.py)和水平条形(barh_demo.py...源代码 表格示例 table()命令向轴域添加文本表格。 源代码 散点图示例 scatter()命令使用(可选大小颜色参数创建散点图。

    4.3K30

    matplotlib

    80 figure(figsize=(8,6), dpi=80) # 创建一个新 1 * 1 ,接下来图样绘制在其中第 1 块(也是唯一一块) subplot(1,1,1) X =...dpi设置分辨率(像素)像素定义: 在由一个数字序列表示图像中一个最小单位 当像素点大小一定时,像素点约多,照片越大改变线条颜色和粗细 plot()函数 color参数设置颜色 linewidth...edgecolor: frame edgecolor facecolor: frame facecolor 特殊点添加注释:函数scatter(意为分散点) 前提:x,y轴包括数值以及大小颜色 https...,即添加注释点位置 size:直接给出点大小,标量或者形如shape[n,]数组 color:色彩或颜色序列 marker:markstyle,可选,默认’o’ annotate参数详解 annotate...,标记符号和线条颜色参数前后位置没有要求 条形 特点: 在条形图中可以非常直观地通过位置比较比较数值大小,因为在条形图中高度就是数值,所以一眼就可以看出数值高度 函数 bar(x,height

    13910

    Python气象绘图教程(十二)

    在这一节中,可能会出现colorbar和距离过远,或者刻度标签和colorbar过远情况,都可以通过关键字参数pad调节距离: b=plt.colorbar(pad=float) b.ax.tick_params...(pad=float) 二、不使用默认ax传入自定义colorbar 在前面的教程中,大部分colorbar都是通过关键字参数传入默认,这在大部分时候是非常方便,但是某些时候会出现extend...因为要在后面方便比较,所以使用了默认颜色viridis。 第二句,设定取值范围,最大6℃,最小8.7℃。 第三句,添加色条子绝对位置。 第四句,在画布上添加自定义色。...如图,下侧色为自定义添加,右侧色为传入默认ax。不过,在这一章中,自定义是没有划分level,所以色平滑,而右侧默认色参考了填色level,所以是有分度颜色不连续。...由于matplotlibcolors里面是不包含中央气象台规定降水色,所以需要们自行添加,当然也适用于其他需要自定义色情况。

    4.1K10

    Python空间绘图--Cartopy实例应用

    (pad=float) 不使用默认ax传入自定义colorbar 在前面的教程中,大部分colorbar都是通过关键字参数传入默认,这在大部分时候是非常方便,但是某些时候会出现extend='...因为要在后面方便比较,所以使用了默认颜色viridis。 第二句,设定取值范围,最大6℃,最小8.7℃。 第三句,添加色条子绝对位置。 第四句,在画布上添加自定义色。...如图,下侧色为自定义添加,右侧色为传入默认ax。不过,在这一章中,自定义是没有划分level,所以色平滑,而右侧默认色参考了填色level,所以是有分度颜色不连续。...由于matplotlibcolors里面是不包含中央气象台规定降水色,所以需要们自行添加,当然也适用于其他需要自定义色情况。...,rain_map.N)#生成索引 在绘制填色时,传入自定义颜色表和索引,使用白化程序清除恩施州以外地区填色,将自定义颜色表传入colorbar: cs= ax.contourf(olon,olat

    1.6K20
    领券