Python 调整matplotlib中单个子批次的大小

我在matplotlib中尝试调整其中一个子批次的大小时遇到问题。基本上，我有四个情节，我想是大约1.5大小的其他

我也很难为最上面的子情节给出一个传奇。我想它指定每个颜色为1，2，3，4，或5（请参阅图片）

这是我的绘图功能代码

def plot_data(avg_rel_track, sd_rel_track_sum, sd_index, sd_grad):

    fig, (ax0, ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=4, figsize=(15,10))
    fig.subplots_adjust(top=0.85)
    ax0.plot(avg_rel_track_nan)
    if len(sd_index)!=0:
        if len(sd_index)>1:
            for i in range(1, len(sd_index)):
                if sd_grad[i]==1:
                    ax0.axvspan(sd_index[i-1],sd_index[i], edgecolor='#FFCC66', facecolor='#FFCC66', alpha=1)
    #The following plot has 5 plots within it.
    ax0.set_title('Averaged Relative Track',fontsize=11)
    ax0.set_ylim(auto=True)

    ax1.plot(sd_rel_track_sum)
    ax1.set_title('RT Standard Deviation',fontsize=11)
    ax1.set_ylim([0,250])

    ax2.plot(splitpre)
    ax2.set_title('Track Split',fontsize=11)

    ax3.plot(ts_sd)
    ax3.set_title('Track Split Standard Dev',fontsize=11)
    ax3.set_ylim([0,100])

    fig.tight_layout()
    plt.show()

我正在努力寻找一种在不改变整个函数编写方式的情况下调整大小的方法。我似乎找不到“子地块”的文档

据我所知，为了创建图例，必须在绘图中添加“标签”。但是，顶部子地块的所有数据是否同时绘制

您可以使用matplotlib的模块：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec

def plot_data(avg_rel_track, sd_rel_track_sum, sd_index, sd_grad):

    fig = plt.figure(figsize=(15,10))
    gs  = gridspec.GridSpec(4, 1, height_ratios=[1, 1 ,1.5, 1])
    ax0 = plt.subplot(gs[0])
    ax1 = plt.subplot(gs[1])
    ax2 = plt.subplot(gs[2])
    ax3 = plt.subplot(gs[3])

    fig.subplots_adjust(top=0.85)
    lineObjects = ax0.plot(avg_rel_track_nan)

    if len(sd_index)>1:
        for i in xrange(1, len(sd_index)):
            if sd_grad[i]==1:
                ax0.axvspan(sd_index[i-1], sd_index[i],
                            edgecolor='#FFCC66', facecolor='#FFCC66',
                            alpha=1)

    #The following plot has 5 plots within it.
    ax0.set_title('Averaged Relative Track',fontsize=11)
    ax0.legend(lineObjects, (1,2,3,4,5))

    ax1.plot(sd_rel_track_sum)
    ax1.set_title('RT Standard Deviation',fontsize=11)
    ax1.set_ylim([0,250])

    ax2.plot(splitpre)
    ax2.set_title('Track Split',fontsize=11)

    ax3.plot(ts_sd)
    ax3.set_title('Track Split Standard Dev',fontsize=11)
    ax3.set_ylim([0,100])

    fig.tight_layout()
    plt.show()

---

什么是

avg_rel_track_nan

？它是一个“2D数组”，有五列，大约963行。图中的每一列都对应不同的颜色线条！出于好奇，我只是想知道为什么你将sd_rel_track_sum乘以200？@AshleighClayton啊，这是我在测试时使用的东西，不应该包含在代码中。抢手货