plt 紧凑布局 - Python

当绘制图表时，常常需要对图表的布局进行调整，以达到最佳的可视化效果。在使用Python中的Matplotlib库绘制图表时，可以使用plt.tight_layout()函数进行紧凑布局的调整。

紧凑布局可以将子图之间的距离调整到最小，而不会影响图表的可视化效果。下面是一个使用紧凑布局的示例程序：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(6, 6))
axes[0].plot(x, y1)
axes[0].set_title('Sine')
axes[1].plot(x, y2)
axes[1].set_title('Cosine')

plt.tight_layout()
plt.show()

该程序将绘制两条正弦曲线和余弦曲线，使用了plt.subplots()函数可以创建一个包含两个子图的Figure对象，然后使用tight_layout()函数进行布局调整，最后使用show()函数将图表显示出来。

除了tight_layout()函数以外，Matplotlib库还提供了其他的布局调整函数，如subplots_adjust()函数等，可以根据需要选择使用。

以上就是紧凑布局在Matplotlib库中的简单介绍。

参考资料

• Matplotlib documentation