首页fig, ax = plt.subplots(2,1,figsize=(10,10))

fig, ax = plt.subplots(2,1,figsize=(10,10))

时间: 2025-03-20 14:00:58 浏览: 40

### 使用 Matplotlib 创建 2x1 子图布局并设置 figsize 的示例在 Matplotlib 中，可以通过调用 `plt.subplots()` 函数来创建子图布局。对于 2x1 布局（即两行一列），可以传递参数 `(2, 1)` 给该函数以指定所需的行列数。此外，还可以通过 `figsize` 参数自定义整个图形的大小。以下是实现此功能的一个完整代码示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 创建 2x1 子图布局，并设置 figsize fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 10)) # 在第一个子图上绘制 sin 曲线 ax1.plot(x, y1, label='sin(x)', color='blue') ax1.set_title('Sine Wave') ax1.set_xlabel('X-axis') ax1.set_ylabel('Y-axis') ax1.legend() # 在第二个子图上绘制 cos 曲线 ax2.plot(x, y2, label='cos(x)', color='red') ax2.set_title('Cosine Wave') ax2.set_xlabel('X-axis') ax2.set_ylabel('Y-axis') ax2.legend() # 调整布局以防止重叠 plt.tight_layout() plt.show() ``` 上述代码展示了如何使用 `subplots()` 方法创建一个具有两个垂直排列子图的布局[^1]。其中，`figsize=(8, 10)` 设置了整体图像的高度和宽度分别为 8 英寸和 10 英寸。每个子图分别用于展示不同的曲线——正弦波和余弦波[^3]。 #### 关键点说明 - **`plt.subplots(nrows, ncols)`**: 这里的 `nrows=2`, `ncols=1` 表明我们希望得到的是上下分布的两张图表。 - **`figsize` 参数**: 控制最终输出图片的整体尺寸，单位为英寸。可以根据实际需求调整这些数值。 - **`tight_layout()` 函数**: 自动优化各部分之间的间距，从而避免文字或元素之间发生冲突[^2]。

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