在pylab中,利用tick_params控制刻度线的朝向,是朝图里,图外,还是都有。下面代码产生的图从左往右,分别显示朝里,朝外,两边都有的情况。 plt.subplot(131) plt.tick_params(direction='in') plt.subplot(132) plt.tick_params(direction="out") plt.subplot(133) plt.tick_params(direction='inout') plt.sho...
这个方法适用于手动给出 ticks 和与之匹配的 ticklabels 的情况。同时set_ticks和set_ticklabels都有一个布尔类型的update_ticks参数,效果同 2.2 节所述,因为默认为 True,所以可以不用管它。奇怪的是,set_ticks方法还可以接受Locator对象,不过当Locator与 ticklabels 对不上时就会发出警告并产生错误的结果。 也许你...
aa=np.array(levels) bb=np.append(aa[1:],np.array([100]),axis=0) new_levels=(aa+bb)/2 # ax4=ax3 cb4 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax3, cmap=_cmap,norm=norm,ticks=None) cb4.set_ticks(new_levels) cb4.set_ticklabels(config['levels']['wind_s_label']) ax3.tick_params(axis="...
使用tick_params方法: 另一种调整colorbar刻度字体大小的方法是使用tick_params方法。 python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 示例数据 data = np.random.rand(10, 10) # 绘制图像并添加colorbar fig, ax = plt.subplots() im = ax.imshow(data, cmap='viridis') cb = plt.color...
fig=plt.figure(figsize=(10,8)) h=plt.contourf(data) cb=plt.colorbar(h) cb.ax.tick_params(labelsize=16) #设置色标刻度字体大小。 plt.xticks(fontsize=16) plt.yticks(fontsize=16) font = {'family' : 'serif', 'color' : 'darkred', 'weight' : 'normal', 'size' : 16, } cb....
ax2.set_title('这是色条的标题',fontsize=5)ax2.tick_params(which='major',direction='in',labelsize=4,length=7.5)ax2.tick_params(which='minor',direction='in')ax2.yaxis.set_minor_locator(mticker.MultipleLocator(0.5))#显示x轴副刻度 ...
cax = fig.add_axes([0.20, 0.16, 0.03, 0.25]) cbar = plt.colorbar(orientation="vertical",cax=cax, fraction=0.06) cbar.ax.tick_params(labelsize=13) cbar.set_ticks([0, np.round(max_fre, decimals=2)+0.01]) plt.show()
由此我们可以知道,colorbar实际上是一个特殊的Axes绘图区,而色标上的字符则是绘图区的坐标轴刻度线标签——ticklabel。 所以我们可以通过Axes的tick_params方法改变字体大小,下一步我们只许知道如何得到色标的绘图区即可。 我们继续看Colorbar类的源码 Colorbar类中并没有交代其绘图区,只是在__init__初始化方法中调用...
cb=plt.colorbar(h)cb.ax.tick_params(labelsize=16) #设置⾊标刻度字体⼤⼩。plt.xticks(fontsize=16)plt.yticks(fontsize=16)font = {'family' : 'serif','color' : 'darkred','weight' : 'normal','size' : 16,} cb.set_label('colorbar',fontdict=font) #设置colorbar的标签字体...
ax2.tick_params(which='minor',direction='in') ax2.yaxis.set_minor_locator(mticker.MultipleLocator(0.5)) #显示x轴副刻度 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 双刻度值 import numpy as np from matplotlib.colors import Normalize