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Python 實現(xiàn)繪制子圖及子圖刻度的變換等問題

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1、涉及到圖的對比會用到子圖形式展示,先看看效果

2、繪制代碼如下

accuracy_alexnet_clef = [78.05, 78.43, 78.65, 78.61, 78.69]
accuracy_resnet_clef  = [84.56, 84.84, 85.07, 85.01, 85.13]
accuracy_alexnet_office10 = [87.30, 87.57, 87.78, 87.72, 87.50]
accuracy_resnet_office10  = [96.31, 96.35, 96.62, 96.43, 96.15]
orders = ['2', '3', '5', '10', '20']
names = ['alexnet', 'resnet']
# 創(chuàng)建兩幅子圖
f, ax = plt.subplots(2,1,figsize=(6, 8))
# 第一根柱子偏移坐標(biāo)
x = [i for i in range(len(orders))]
# 第二根柱子偏移坐標(biāo)
x1 = [i + 0.35 for i in range(len(orders))]
# 兩幅子圖之間的間距
plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0.4)
# 選擇第一幅圖
figure_1 = ax[0]
# 設(shè)置x軸偏移和標(biāo)簽
figure_1.set_xticks([i+0.15 for i in x])
figure_1.set_xticklabels(orders)
# 設(shè)置y軸的范圍
figure_1.set_ylim(bottom=77,top=86)
# 繪制柱狀圖,x表示x軸內(nèi)容,accuracy_alexnet_clef表示y軸的內(nèi)容,alpha表示透明度,width表示柱子寬度
# label表示圖列
figure_1.bar(x, accuracy_alexnet_clef, alpha=0.7, width = 0.35, facecolor = '#4c72b0', label='Alexnet')
figure_1.bar(x1, accuracy_resnet_clef, alpha=0.7, width = 0.35, facecolor = '#dd8452', label='Resnet')
figure_1.set_ylabel('Accuracy%') # 設(shè)置y軸的標(biāo)簽
figure_1.set_xlabel('Order') # 設(shè)置x軸的名稱
figure_1.set_title('Alexnet') # 設(shè)置圖一標(biāo)題名稱
figure_1.legend() # 顯示圖一的圖例
# 選擇第二幅圖
figure_2 = ax[1]
figure_1.set_xticks([i+0.15 for i in x])
figure_1.set_xticklabels(orders)
figure_2.set_ylim(bottom=77,top=100)
figure_2.bar(x, accuracy_alexnet_office10,alpha=0.7,width = 0.35,facecolor = '#c44e52', label='Alexnet')
figure_2.bar(x1, accuracy_resnet_office10,alpha=0.7,width = 0.35,facecolor = '#5f9e6e', label='Alexnet')
# figure_2.bar(orders, accuracy_resnet_clef,alpha=0.7,width = 0.35,facecolor = '#dd8452')
figure_2.set_ylabel('Accuracy%')
figure_2.set_xlabel('Order')
figure_2.set_title('Resnet')
figure_2.legend()
f.suptitle('ImageCLEF_DA') # 設(shè)置總標(biāo)題
plt.show()

補(bǔ)充:解決python中subplot繪制子圖時子圖坐標(biāo)軸標(biāo)簽以及標(biāo)題重疊的問題

1.問題描述

在使用python的matplotlib中的subplot繪制子圖時出現(xiàn)信息相互重疊的情況。

2.解決方案

在plt.show()前面添加代碼plt.tight_layout()即可解決。

plt.subplot(211)
plt.figure(1)
plt.hist(x, 10)
plt.title("Histogram of sample points")
plt.subplot(212)
plt.plot(x,X.pdf(x))
plt.title("Probability Density Function(PDF)")
plt.tight_layout()
plt.show()

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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