subplot

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我想用子图功能和两个不同的x轴（日期时间格式）绘制2个图。我做了下面的代码： fig=plt.figure() fig.set_size_inches(10,10) plt.subplot(211) plt.gca().xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%H:%M:%S')) plt.gca().xaxis.set_major_

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Python Plotly热图子图 - 删除内部Y轴号和刻度

如何从Plot.ly热图子图graph below中的内部y轴删除数字和刻度？两个图共享相同的y轴范围，所以没有理由显示两者。 import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go from plotly import tools import pandas as pd import numpy as np dfl =

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matplotlib - matplotlib不在第二次在一个线程中运行

我有一个小程序，绘制一个带有4个子图的图。我做了一个GUI，并从一个线程调用该绘图函数，所以每次单击该按钮时，都应该重新收集数据并重绘该数字（使用4个子图），而不关闭脚本。脚本可以第一次绘制，但是在第二次时（单击按钮而不关闭脚本），它会在初始化子图时停止。我试过plt.close（'all'），plt.close（fig），plt.clf（），但它没有帮助。我真的不知道为什么它会在第二次停止。这

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Matlab。一个脚本单元格返回两个数字

我正在试图制作一个脚本文件，其中包含各种脚本单元格，由%%分隔。以下代码返回一个旧图和一个圆。但是我想清除数字窗口，所以当我执行一个特定的脚本时，我只能得到一个数字。 % Rita tan(x) x=((-pi/2)+0.01:0.01:(pi/2)-0.01); y=tan(x); plot(x,y) grid on %% % Exempel 1 x=linspace(0,8);

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Python Subplot 3d Surface and Heat Map

我打算在matplotlib中创建一个图形，左边是3D表面，右边是对应的等高线图。我使用了subplots，但它只显示等值线图（带有表面的空白空间）和表面的单独图形。是否可以在一个图中并排创建这些图？编辑：代码如下： import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import numpy a

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彩条调整大小的次要情节

我试图用subplot绘制在MATLAB侧3图像侧： maxValue = 9; minValue = 5; figure(1) subplot(1,3,1); imshow(im1); axis equal; subplot(1,3,2); imagesc(im2);colorbar; caxis([minValue maxValue]) axis equal; sub

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Python：Matplotlib的组合图例子图

我想在木星笔记本中制作组合图例。当我尝试使用示例中的各种代码时，我会看到一个空白的图例。这些例子工作得很好，但是当我将它实现到我自己的代码中时出现了问题。有任何想法吗？结果：代码： fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, sharex=True, figsize=(15,10)) l1 = ax1.plot(time[18206:18226],tp

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如何在Simulink的相同图形（子图）中绘制多个函数？

与我们在MATLAB中使用子图命令可以在单个图中绘制多个图相似，我如何使用Simulink在同一图中绘制不同的图？注：我不是问multiplotting，我已经知道如何在使用矢量连击+范围的事，但它给了我压倒一切的阴谋。我无法找到一种方法，我可以为每个功能分别设置一个子图。任何帮助？

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扩展的图例超过2个子图

我怎样才能有相同的图例出现在2个子图上并使其扩展到2？是否有人知道，如果我必须分别为每个子图精确标记y（如果它是相同的）情节是为了科学论文）？我知道后一个问题与计算无关，但如果有人知道答案，我将不胜感激。因为我用的传奇位置： ax[0].legend(bbox_to_anchor=(0., 1.02, 1., .102), loc=3, ncol= 4, mode="expan

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在一个图中绘制一些东西，稍后再用它来绘制另一个图

我希望我在正确的地方提出这个问题。我有一个for循环，其中创建了许多数字。循环结束后，我想再生成一个更多的图，其中三个以前创建的图作为插图。我的代码现在的问题是这样的： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)+(t/10)*