python, 如何在subplot在总的图画上面加title?

Posted 2023-04-17

python, 在subplot在总的图画上面加title的方法：画完子图在下面加plt.suptitle()

Python , 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 ，Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库，它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库，需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

subplot是MATLAB中的函数，是将多个图画到一个平面上的工具，在matlab的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。

TITLE 元素仅可在 HEAD 元素内使用，位于 TITLE 开闭标签之内的文本都会在浏览器的标题栏和 Microsoft Windows 的任务栏上显示，对于 Web 页，“Internet Explorer”会被自动追加到标题后，而在 html 应用程序(HTA)中，仅会显示指定的标题。

参考技术A

应该是

import matplotlib.pyplot as plt
figure, ax = plt.subplots()
#图表总标题
figure.suptitle('Title')
#子图表的标题
ax.set_title('Sub_Title')

参考技术B import matplotlib.pyplot as plt
figure, ax = plt.subplots()
ax.set_title('Title')

本回答被提问者和网友采纳 参考技术C 画完子图在下面加plt.suptitle()

matplotlib 基础

 

 

plt.figure(2)          #创建图表2
plt.figure(1)          #创建图表1
ax1=plt.subplot(211)   # 在上面 最近的 图表1上 创建子图1
ax2=plt.subplot(212)   # 在上面 最近的 图表2上 创建子图2
ax3=plt.subplot(212)   # 在同一幅子图2 创建子图3
x=np.linspace(0,3,100)
for i in xrange(5):
    plt.figure(2)      #选择图表1
    plt.plot(x,np.exp(i*x/3),label="exp(i*x/3)",color="black",linewidth=2)
    plt.xlabel("Time(s)")
    plt.ylabel("V2")
    plt.title("V2 example")
    #plt.xlim(0,100)
    #plt.ylim()

    plt.sca(ax1)      #选择图表1的子图1
    plt.plot(x,np.sin(i*x),label="sin(i*x)",color="blue",linewidth=2)
    plt.xlabel("Time(s)")
    plt.ylabel("V1-1")
    plt.title("V1-1 example")
    #plt.savefig("test1.pdf", dpi=120)
    #plt.xlim(0,100)
    # plt.ylim()

    plt.sca(ax2)      #选择图表1的子图2
    plt.plot(x,np.cos(i*x),label="cos(i*x)",color="green",linewidth=2)
    plt.sca(ax3)
    plt.plot(x,i*x,label="x",color="red",linewidth=2)
    plt.xlabel("Time(s)")
    plt.ylabel("V2-2")
    plt.title("V2-2 example")
    plt.xlim(0,1.5)
    plt.ylim(0,4)
    #plt.savefig("test2.pdf",dpi=120)
plt.show()

fig=plt.gcf()    # get current figure
axes=plt.gca()   # get current axes
print(fig,axes)

plt.figure(3)
x3=np.linspace(0.10,5)
lines=plt.plot(x3,np.sin(x3),x3,np.cos(x3))
plt.setp(lines,color="r",linewidth=2.0)
#plt.show()
print(lines.get_linewidth(), plt.getp(lines[0],"color"), plt.getp(lines[1]))