如何使用matplotlib.pyplot一次性绘制多个子图？
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pythonimport matplotlib.pyplot as plt
fig, ax=plt.subplots(figsize=(10, 10))for i in range(25): ax=plt.subplot(5, 5, i + 1) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.grid(False)
plt.figure(figsize(10,10))foriinrange(25):plt.subplot(5,5,i+1)plt.subplot(a,b,i+1)a*b25plplt.figure(figsize=(10,10))for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) //plt.subplot(a,b,i+1) a*b>=25 plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])plt.show()
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pythonimport matplotlib.pyplot as plt
fig, ax=plt.subplots(figsize=(10, 10))for i in range(25): ax=plt.subplot(5, 5, i + 1) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.grid(False)
plt.figure(figsize(10,10))foriinrange(25):plt.subplot(5,5,i+1)plt.subplot(a,b,i+1)a*b25plplt.figure(figsize=(10,10))for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) //plt.subplot(a,b,i+1) a*b>=25 plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])plt.show()