# 使用坐标轴对象设置刻度位置 ax.set_xticks([1, 2, 3, 4, 5]) ax.set_yticks([2, 3, 5, 7, 11]) 4. 使用坐标轴对象的set_xticklabels()和set_yticklabels()方法设置刻度标签(可选) 除了设置刻度位置外,你还可以使用set_xticklabels()和set_yticklabels()方法来设置刻度
ax1.set_xticks([0,0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]) ax1.set_xticklabels([0,0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]) ax1.set_yticks([0,0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]) ax1.set_yticklabels([0,0.1, 0.2, 0.3,...
ax.set_xticks(x + width, species)ax.legend(loc='upper left', ncols=3)ax.set_ylim(0, 250)plt.show() 走向3D 在可视化愈发重要的当下,matplotlib当然不仅支持简单的2D图表绘制,其也提供了对3D绘图的丰富接口。 contour,实际上是一个伪3D图形,仍然是在2维空间绘图,但可以表达3维信息。例如在机器学习...
ax1.set_xticks([0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]) ax1.set_xticklabels([0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]) ax1.set_yticks([0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]) ax1.set_yticklabels([0, 0.1, 0.2,...
set_xticks(list)设置第i个子图的x轴的坐标偏移位置,参数为偏移list set_xticklabels(list)设置第i个子图的x轴的显示标签,参数为标签list set_ylim(bottom=77,top=86)设置y轴的下界和上界 set_xlabel(), set_ylabel(), set_title(), legend ...
set_xlim(x_min, x_max) ax.set_ylim(y_min, y_max) # 更新x轴和y轴的刻度标签 ax.set_xticks(x_ticks) ax.set_yticks(y_ticks) # 更新x轴和y轴的刻度标签文本 ax.set_xticklabels(x_labels) ax.set_yticklabels(y_labels) # 更新x轴和y轴的刻度线样式 ax.xaxis.set_tick_params(width=...
手动标记x轴:通过在坐标轴对象上调用set_xticks方法来手动设置x轴上的刻度位置,再通过调用set_xticklabels方法来设置相应的标签。以下是示例代码: 代码语言:txt 复制 x = [0, 1, 2, 3, 4] # x轴数据 labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] # x轴标签 ax.set_xticks(x) # 设置x轴刻度位置...
6.3]]) fig, ax = plt.subplots() im = ax.imshow(harvest) # Show all ticks and label them with the respective list entries ax.set_xticks(np.arange(len(farmers)), labels=farmers) ax.set_yticks(np.arange(len(vegetables)), labels=vegetables) # Rotate the tick labels and set their align...
plt.Figure(figsize=(6,6))ax = fig.add_subplot(111)data = pd.read_csv('game.csv')x = np.arange(data.category.size)plt.bar(2 * x + 1, data.num, .4 , color='red')ax = plt.gca()ax.set_xticks(1.2 + 2 * x)ax.set_xticklabels(data.category)ax.set_...
ax.set_xticks(x+width) ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) plt.show() 矩阵绘图:plt.imshow() 混淆矩阵,三个维度的关系 示例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 矩阵绘图 m = np.random.rand(10,10) ...