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fig是绘制动图的画布名称
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
python中fig，ax=plt.subplots是python一种subplot可以画出很多子图的图片的方法。
1、载入要用的工具包，代码输入import matplotlib.pyplot as plt，from skimage import data,color。
2、接着生成原始数据与图片，定义图片内容的代码：
img = data.coffee()
hsv = color.rgb2hsv(img)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()
3、依次排列输入代码：
ax0.imshow(img)
ax1.imshow(hsv[:, :, 0], cmap=plt.cm.gray)
ax2.imshow(hsv[:, :, 1], cmap=plt.cm.gray)
ax3.imshow(hsv[:, :, 2], cmap=plt.cm.gray)
fig.tight_layout()
4、同样，需要采用以下指令显示图片，输入代码为plt.show()。
5、最后，就可以看到呈现的效果图，就是一种subplot可以画出很多子图的图片的方法，这样就可以解决问题了。
1、 定义x和y，画图展示，保存图片
其中dpi参数指定图像的分辨率为120
2、 优化绘图线条风格
线条颜色color
线条标记marker
线条风格linestyle
3、 坐标轴的控制
坐标轴范围和标题
坐标图上标记
坐标间隔设定
函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定。用法上，函数的输入是两个列表，第一个表示取值，第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略
多图与子图
figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图，而subplot()函数则用来实现，在一个大图中，出现多个小的子图。需要注意的是， figure() 中的参数为图片序号，一般是按序增加的，这里面还涉及一个当前图的概念，其中 subplot() 的参数有3个，分别为行数、列数、以及子图序号。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图，在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图）。
这样，我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图，分别是y1和y3的曲线；fig.2是一张整图，画的是y2曲线。
如果想要某个子图占据整行或者整列，可以采用下面
第三个图，实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图
def fig_print(fig, line_number):
for i in xrange(line_number):
print (fig*(i+1)).rjust(line_number)
题主你好,
首先, plt是官网推荐的对matplotlib.pyplot的缩写,即在python中通常有语句:
import matplotlib.pyplot as plt
其次, figtext()函数的作用是在图中添加文本信息,而函数中的参数,则是设置所添加文本的 位置 | 文本内容 | 字体 | 字体大小 | 对齐 等等,详细的参数可参照网址:
------------
下面我们看一下figtext()函数的定义:
可以看出, x,y,s这三个参数是你调用时必传的, 其中:
x表示横坐标;
y表示纵坐标;
s表示要添加的文本内容;
*.需要注意的是,默认情况下x,y坐标的取值范围都是0到1
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下面来看题主的问题:
plt.figtext(0.2, 1 - i * 0.02, '%.5f' % angle, ha='center', va='bottom', fontsize=7)
其中头三个参数,按照上面说的对照一下:
0.2: 表示横坐标;
1-i*0.02: 表示纵坐标;
'%.5f' % angle: 表示要添加的文本内容, angle是变量名, %.5f表示将变量angle格式化为浮点数,并保留小数点后5位(如果有多位,则小数点后5位会4舍5入),举例来说:
a. '%.5f'%3 得到的结果是 3.00000;
b. '%.5f'%3.141356得到的结果是 3.14136;
后面还有三个参数:
ha: 这是horizantal alignment的缩写,说白了就是" 水平对齐方式 "
va: 这是vertical alignment的缩写, 说白了就是" 垂直对齐方式 "
fontsize: 这个即字面意思,即" 文本字体大小 "
*.关于figtext()函数, 官网给了两个例子,题主可以参考一下: 还是上面给的那个链接, 拉到最底下有两个例子的超链接, 点进去就可以看到样例代码及运行效果图:
希望可以帮到题主, 欢迎追问.
pre
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return -(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
