Matplotlib 布局调整教程

Matplotlib 是一个强大的绘图库，常用于数据可视化。本文将介绍如何调整 Matplotlib 的布局，使其更美观、更易于阅读。

布局简介

Matplotlib 的布局是指图形的排列方式，包括子图（subplots）的排列、标题、标签等元素的布局。

调整布局

1. 使用 subplots_adjust

subplots_adjust 函数可以调整子图之间的间距。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])

fig.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)
plt.show()

2. 使用 GridSpec

GridSpec 可以创建更复杂的布局。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

fig = plt.figure()
gs = gridspec.GridSpec(2, 2, height_ratios=[1, 2], width_ratios=[2, 1])

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :])

ax1.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
ax2.bar([1, 2, 3], [1, 4, 9])
ax3.scatter([1, 2, 3], [1, 4, 9])

plt.show()

图例位置调整

有时候，图例的位置可能会挡住图形的一部分。可以使用 legend 函数的 loc 参数来调整图例的位置。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], label='Line')
ax.scatter([1, 2, 3], [1, 4, 9], label='Scatter')

ax.legend(loc='upper left')

plt.show()

扩展阅读

想要了解更多关于 Matplotlib 的内容，可以访问我们的 Matplotlib 教程。

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