源创派网站建设,宁波网站建设模板制作,wordpress使用教程,烽火台网站如果想把多个图合并放在一个图里#xff0c;如图#xff0c;该如何实现 好在R语言 和 Python 都有对应的解决方案#xff0c; 分别是patchwork包和patchworklib库。
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我们打造了《100个超强算法模型》#xff0c;特点#xff1a;从0到1轻松学习#xff0c;原理、…如果想把多个图合并放在一个图里如图该如何实现 好在R语言 和 Python 都有对应的解决方案 分别是patchwork包和patchworklib库。
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我们打造了《100个超强算法模型》特点从0到1轻松学习原理、代码、案例应有尽有所有的算法模型都是按照这样的节奏进行表述所以是一套完完整整的案例库。
很多初学者是有这么一个痛点就是案例案例的完整性直接影响同学的兴致。因此我整理了 100个最常见的算法模型在你的学习路上助推一把
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安装
# install.packages(devtools)
devtools::install_github(thomasp85/patchwork)两个图并排在一行只需要导入patchwork 然后相加即可
library(ggplot2)
library(patchwork)p1 - ggplot(mtcars) geom_point(aes(mpg, disp))
p2 - ggplot(mtcars) geom_boxplot(aes(gear, disp, group gear))p1 p2两行第一行三个图第二行一个图
p3 - ggplot(mtcars) geom_smooth(aes(disp, qsec))
p4 - ggplot(mtcars) geom_bar(aes(carb))(p1 | p2 | p3) /p4三、Python
Patchworklib 是与 matplotlib 相关的绘图简单 matplotlib 绘图、Seaborn 绘图轴级和图形级和plotnine 绘图的通用编辑器。这个库的灵感来自于 ggplot2 的patchwork。因此作为原始拼凑用户可以轻松地仅使用 /和 | 对齐 matplotlib 图。
Patchworklib 提供了该问题的解决方案。通过使用 patchworklib任何类型的seaborn 和plotnine 图都可以作为matplotlib 子图进行处理。安装
pip3 install patchworklibimport patchworklib as pw
import seaborn as sns fmri sns.load_dataset(fmri)
ax1 pw.Brick(figsize(3,2))
sns.lineplot(xtimepoint, ysignal, hueregion, styleevent, datafmri, axax1)
ax1.legend(bbox_to_anchor(1.05, 1.0), locupper left)
ax1.set_title(ax1)titanic sns.load_dataset(titanic)
ax2 pw.Brick(figsize(1,2))
sns.barplot(xsex, ysurvived, hueclass, datatitanic, axax2)
ax2.move_legend(new_locupper left, bbox_to_anchor(1.05, 1.0))
ax2.set_title(ax2)ax12 ax1|ax2
ax12.savefig(ax12.png)#省略 ax1、ax2、ax4绘制过程ax124 ax1|ax2|ax4
ax124.savefig(../img/ax124.png)#省略 ax124、ax3、ax5绘制过程
ax12435 ax124/(ax3|ax5)
ax12435.savefig(../img/ax12435.png)
