1、涉及到图的对比会用到子图形式展示,先看看效果
2、绘制代码如下
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'] # 创建两幅子图 f, ax = plt.subplots(2,1,figsize=(6, 8)) # 第一根柱子偏移坐标 x = [i for i in range(len(orders))] # 第二根柱子偏移坐标 x1 = [i + 0.35 for i in range(len(orders))] # 两幅子图之间的间距 plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0.4) # 选择第一幅图 figure_1 = ax[0] # 设置x轴偏移和标签 figure_1.set_xticks([i+0.15 for i in x]) figure_1.set_xticklabels(orders) # 设置y轴的范围 figure_1.set_ylim(bottom=77,top=86) # 绘制柱状图,x表示x轴内容,accuracy_alexnet_clef表示y轴的内容,alpha表示透明度,width表示柱子宽度 # label表示图列 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%') # 设置y轴的标签 figure_1.set_xlabel('Order') # 设置x轴的名称 figure_1.set_title('Alexnet') # 设置图一标题名称 figure_1.legend() # 显示图一的图例 # 选择第二幅图 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') # 设置总标题 plt.show()
补充:解决python中subplot绘制子图时子图坐标轴标签以及标题重叠的问题
1.问题描述
在使用python的matplotlib中的subplot绘制子图时出现信息相互重叠的情况。
2.解决方案
在plt.show()前面添加代码plt.tight_layout()即可解决。
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()
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。