强制将绘图显示在单独的行上

此示例演示了如何控制从单个代码块生成的多个绘图的可视化。默认行为是将绘图并排堆叠，但是可以覆盖此行为，以便将代码块创建的每个绘图显示在单独的行上，同时保留其大小。

有两个配置选项可以控制此行为

• 文件范围内的 sphinx_gallery_multi_image 变量

• 特定于代码块的 sphinx_gallery_multi_image_block 变量

将这些变量设置为 "single" 将强制将绘图显示在单独的行上。默认行为是将这些变量视为设置为 "multi"。

下面我们演示了如何使用文件范围内的 sphinx_gallery_multi_image 变量来将绘图显示在单独的行上。

# Code source: Thomas S. Binns
# License: BSD 3 clause

# sphinx_gallery_multi_image = "single"

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Plots will be shown on separate lines

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 4))
ax.pcolormesh(np.random.randn(100, 100))

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 4))
ax.pcolormesh(np.random.randn(100, 100))

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<matplotlib.collections.QuadMesh object at 0x7f28abf53eb0>

现在，我们展示了如何使用 sphinx_gallery_multi_image_block 变量来控制特定代码块的行为，这里恢复到将绘图并排堆叠的默认行为。

# sphinx_gallery_multi_image_block = "multi"
# ↑↑↑ Return to default behaviour for just this cell

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 4))
ax.pcolormesh(np.random.randn(100, 100))

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 4))
ax.pcolormesh(np.random.randn(100, 100))

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<matplotlib.collections.QuadMesh object at 0x7f27dd1b9120>

估计内存使用量：177 MB