使用plt.figure()创建画布,可设置大小、分辨率和背景色;2. 通过add_subplot或plt.subplot添加子图实现多图布局;3. plt.gcf()获取当前画布,plt.clf()清空画布用于重用;4. plt.savefig()保存图像,plt.show()显示结果,且保存应在显示前调用。

在Python中,绘图常用的库是matplotlib,特别是其pyplot模块。画布(Canvas)通常指的是绘图的窗口或区域,可以通过多种方法来创建和操作。以下是常用的画布相关方法及其用途。
1. 创建画布(plt.figure)
使用plt.figure()可以创建一个新的画布,支持设置大小、分辨率、背景色等属性。
- figure(num, fize, dpi, facecolor):创建一个独立的画布。num为图形编号,figsize设置宽高(元组),dpi为分辨率,facecolor为背景色。
- 示例:
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100, facecolor='lightgray')
2. 添加子图(add_subplot / plt.subplot)
在一个画布上绘制多个图表时,常用子图布局。
- fig.add_subplot(nrows, ncols, index):在画布上添加子图,按行列划分。
- plt.subplot(2, 2, 1):直接指定当前操作的子图位置。
- 适合对比多组数据或展示不同视图。
3. 获取和设置当前画布(gcf 和 clf)
用于操作当前画布对象。
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- plt.gcf():获取当前画布(Figure)对象,可用于进一步定制。
- plt.clf():清空当前画布,释放内存,便于重用。
- 在循环绘图或动态更新时很有用。
4. 保存与显示画布(savefig 和 show)
完成绘图后,常用这两个方法输出结果。
- plt.savefig(‘filename.png’):将画布保存为图片,支持png、、等多种格式。
- plt.show():显示画布内容,Jupyter中可内嵌显示,脚本中弹出窗口。
- 注意:
savefig()应在show()之前调用,避免空白图像。
基本上就这些。掌握这些画布方法,能更灵活地控制图形布局和输出方式,提升可视化效率。
以上就是Python常用的画布方法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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