Python中subplots_adjust函数的说明

subplots_adjust(self, left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

参数含义:
left, right, bottom, top:子图所在区域的边界。
当值大于1.0的时候子图会超出figure的边界从而显示不全;值不大于1.0的时候,子图会自动分布在一个矩形区域(下图灰色部分)。
要保证left < right, bottom < top,否则会报错。
 

使用subplots_adjust一般会传入6个参数,我们分别用A,B,C,D,E,F表示。然后我们对图框建立坐标系,将坐标轴原点定在左下角点,并将整个图框归一化,即横纵坐标都是0到1之间。从下图中可以看出前四个参数所代表的距离

A,B可以理解是图像左下角点的坐标,C,D可以理解为图像右上角点的坐标,至于E,F则是控制子图之间的距离。注意这些值都是0到1之间的值,代表百分比。

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您可以使用两种方式来调整图像的子图布局:plt.subplots_adjust和ax.subplots_adjust。 1. plt.subplots_adjust:这是 matplotlib.pyplot 模块函数,可以直接在 plt 对象上调用。此函数可以调整整个图像的子图布局,包括所有的子图和图像边框。使用该函数时,需要将所有的子图都使用 plt.subplot() 或 plt.axes() 创建,并将它们保存在一个变量。然后,可以使用 plt.subplots_adjust() 来调整这些子图的布局。 示例代码如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 2) plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.4, hspace=0.4) ``` 2. ax.subplots_adjust:这是 matplotlib.axes.Axes 类的方法,在每个 Axes 对象上调用。它用于调整单个子图的布局,可以更精确地控制每个子图之间的间距和位置。使用该方法时,需要先创建每个子图的 Axes 对象,并将它们保存在一个变量。然后,可以使用 ax.subplots_adjust() 来调整每个子图的布局。 示例代码如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) ax1.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9) ax2.subplots_adjust(left=0.2, right=0.8, bottom=0.2, top=0.8) ax3.subplots_adjust(left=0.3, right=0.7, bottom=0.3, top=0.7) ax4.subplots_adjust(left=0.4, right=0.6, bottom=0.4, top=0.6) ``` 总结:如果您需要一次性调整整个图像的子图布局,使用 plt.subplots_adjust();如果您需要分别调整每个子图的布局,使用 ax.subplots_adjust()。

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