[PYTHON] Praktisch, um Matplotlib-Unterzeichnungen in for-Anweisungen zu verwenden
** Achten Sie darauf, Nebenhandlung nicht mit Nebenhandlung zu verwechseln **
Praktisch, um Nebenhandlungen in for-Anweisungen zu verwenden
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
%matplotlib inline
#Daten vorbereiten
t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000)
x1 = np.sin(2*t)
x2 = np.cos(2*t)
x3 = np.tan(2*t)
x4 = 1 / x1
x5 = 1 / x2
x6 = 1 / x3
- (Beispiel 1) Zeichnen Sie 6 Daten in 2 Zeilen und 3 Spalten
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(16,12))
l = [[x1, x2, x3], [x4, x5, x6]]
for i in range(2):
for j in range(3):
axes[i][j].plot(t, l[i][j])
axes[i][j].set_xlim(-np.pi, np.pi)
axes[i][j].set_ylim(-1, 1)
- (Beispiel 2) Zeichnen Sie 6 Daten in 3 Zeilen und 2 Spalten
fig, axes = plt.subplots(3, 2, figsize=(8,12))
l = [[x1, x2], [x3, x4], [x5, x6]]
for i in range(3):
for j in range(2):
axes[i][j].plot(t, l[i][j], color='r')
axes[i][j].set_xlim(-np.pi, np.pi)
axes[i][j].set_ylim(-1, 1)
Kurzer Kommentar
- Das erste und zweite Argument von Unterplots sind die Zeilen und Spalten des Diagramms. --fig size ist die Größe pro Grafik (Zoll)
- Verwenden Sie Achsen und l (Liste der Daten, die Sie visualisieren möchten), als würden Sie schneiden
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