subplot

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创建包含相同类型的曲线matplot副区的n×n的矩阵中的所有副区全球图例（让它们命名为信号1和信号）： n=5 f, axarr = plt.subplots(n,n) for i,signal_generator in enumerate(signal_generators): y=i%n x=(i-y)/n axarr[x, y].plot(signal_g

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如何在MATLAB中为多个空间子图添加单个代表性颜色条？

这个问题在其他地方可以模糊地回答。因此，请在投票前回答并标记为重复。我搜索了Stackoverflow和MATLAB论坛我想绘制印度的空间情节（见下文），与多个子图。这里我想使用一个代表性的颜色条，如图所示。我得到的颜色条是最后一个子图，它的值与其他子图不一致。下面是，如何我尝试添加的彩条和相应的输出 ax(1)=subplot(2,3,1) worldmap('India'); s

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在子图中使用雷达图

我使用此代码生成雷达图表：Radar chart with multiple scales on multiple axes;现在我想将此图表放置在2x1数字设置的右下角。使用下面的代码： fig = pl.figure(figsize=(5, 5)) titles = ['A','B','C','D','E','F'] parameters_list = ['','2','','4',''

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对称对数缩放中的几个子图的一个颜色条

我需要为一排子图共享相同的颜色条。每个子图都对颜色函数进行对称缩放。这些任务中的每一个都有一个很好的解决方案，这里的解决方案是：For sharing the color bar和for nicely formatted symmetric logarithmic scaling。但是，当我在相同的代码中组合两个技巧时，颜色条“忘记”是假定为对称的对数。有没有办法解决这个问题？测试代码是下面，

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熊猫scatter_matrix模拟函数对（lower.panel，upper.panel）

我需要在Python中创建一个散布矩阵。我尝试过使用scatter_matrix，但我想只留下对角线上方的散点图。我真的开始（没有远），并且当列有名字（而不是默认数字）时我遇到了麻烦。这里是我的代码： import itertools import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd data

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当python中存在Matplotlib的次要子图时，stackplot图例问题

这是我的代码，下面是产生的错误。我的传说出现了，但其中只有一行。未显示堆积的副图标签。 import xlrd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import datetime file_location = "/Users/adampatel/Desktop/psw02.xls" w

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有没有一种很好的方式来可视化大量子图（> 500）？

我仍在研究纽约地铁数据。我以这样一种方式清理和争夺数据，即我现在每个工作站每小时（从0到23）的“平均条目数”和“平均出口数”分隔为周末和工作日（类别变量有两个可能的值：周末/周日）。我想要做的是创建一个情节，每个工作站都是一排，每行有两列（第一个是平日，第二个是周末）。我想绘制每小时的“平均参赛作品”和“平均出场次数”，以获得有关电台的一些信息。这里有两件有趣的事情。首先是纯粹的数字来表明一个

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多个分布图（不同变量）作为同一图中的方面

我想将不同变量的分布图放入单个图像文件中。每个分布图（子图）都包含由颜色分隔的类似组。目前我正在使用ggplot单独绘制每个变量。然后我使用grid.arrange将所有的子图组合在一起，我可以表示所有的分配。（实施例下面的代码） #plot1 plot_min_RTT <- ggplot(house_total_year, aes(x=min_RTT, colour = ISP)) +

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Matplotlib奇数子图

我必须绘制一个有11个子图的图，如下所示。但是，因为它是一个奇数，我不知道如何处理这个子区（4,3,12）来移除它...并将最后2个地块放在中心此外，我想增加子区大小作为空间太重要了。代码如下。的代码是：实现的 plt.close() fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=3) plt.tight_layout(pad=0.05, w_pad=

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小区大小/滴答间距pyplot

我已经搜索了类似的问题，没有找到任何，所以我很抱歉。我有这样的： import matplotlib.pyplot as plt yearlymean_gm = np.load('ts_globalmean_annualmean.npz') ts = yearlymean_gm['ts_aqct'] time = np.arange(0., 45 , 1) plt.figure(fi