Python中的 Matplotlib.pyplot.subplots_adjust()

Matplotlib是Python中用于绘制数据可视化图形的一个强大的库。Matplotlib里的pyplot模块提供了一系列面向对象的绘图方法，其中包含了诸如散点图、直方图、条形图等各种类型的图表。在Matplotlib里，通过调用subplot()函数，可以将一个画布分成若干个小的子图，然后给每个子图添加不同类型的图标。而Matplotlib中的pyplot.subplots_adjust()函数则用于调整绘图时的布局，以及子图之间的间距等。

语法

matplotlib.pyplot.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

参数解释

• left：表示整个图像左边缘与画布左边缘的距离，通常用来调整子图的左边距离；
• bottom：表示整个图像下边缘与画布下边缘的距离，通常用来调整子图的下边距离；
• right：表示整个图像右边缘与画布右边缘的距离，通常用来调整子图的左右边距；
• top：表示整个图像上边缘与画布上边缘的距离，通常用来调整子图的上边距离；
• wspace：表示子图之间的水平间距的宽度，用来调整子图之间的水平间距；
• hspace：表示子图之间的垂直间距的宽度，用来调整子图之间的垂直间距。

示例

# 导入Pythonmatplotlib库
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入Numpy库
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0,10,100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建画布，并绘制两个子图
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))

# 绘制第一个子图
axs[0].plot(x, y1, label='sin(x)', color='green')
axs[0].set_xlabel('x')
axs[0].set_ylabel('y')
axs[0].legend(loc='best')

# 绘制第二个子图
axs[1].plot(x, y2, label='cos(x)', color='red')
axs[1].set_xlabel('x')
axs[1].set_ylabel('y')
axs[1].legend(loc='best')

# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.2, hspace=0.4)

# 显示图形
plt.show()

从上面的代码和图形中，我们可以看到Matplotlib的pyplot.subplots_adjust()函数的使用方法和作用。该函数帮助我们调整子图之间的位置、大小和间距等，以达到更好的图像布局效果。本例中的示例为从两个子图中分别绘制sin函数和cos函数，通过子图之间的调整，让我们的图像更具有可读性和美观性。