我们可以通过设置density=True参数并调整y轴标签来实现这一点: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp data=np.random.normal(0,1,1000)plt.hist(data,bins=30,density=True,edgecolor='black')plt.title('Histogram with Percentage Y-axis - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Percentag...
例如,要将x轴刻度设置为1、2、3,可以使用plt.xticks([1, 2, 3])。 更改轴的刻度标签:可以使用set_xticklabels()和set_yticklabels()方法来更改x和y轴的刻度标签。例如,要将x轴刻度标签设置为"标签1"、"标签2"、"标签3",可以使用plt.xticks([1, 2, 3], ["标签1", "标签2", "标签3"])。 ...
title()方法提供了loc参数来设置标题显示的位置,可以设置为:'left', 'right', 和 'center', 默认值为 'center'。 xlabel()方法提供了loc参数来设置 x 轴显示的位置,可以设置为:'left', 'right', 和 'center', 默认值为 'center'。 ylabel()方法提供了loc参数来设置 y 轴显示的位置,可以设置为:'bottom...
x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.yticks([-1,0,1],['Low','Medium','High'])plt.show() Python Copy Output: 在上面的示例代码中,我们使用yticks()函数自定义y轴的刻度值,并给每个刻度值添加标签,以便更好地理解数据的含义。 8. 设置y轴刻度字体大小 有时候,我们希望调整...
刻度设置问题 1.前言 我们进行数据可视化的时候通常会遇到一个接受的问题,我们想让X轴或者Y轴表示更多直观的信息,但是很显然matplotlib库默认的刻度无法满足我们的要求。默认刻度如下图所示: 这个图标虽然也能表达出每季度收入的情况,但是图示并不直观。最大的问题就是横纵坐标的刻度问题,跟想要反应的数据毫无关联。
ax[1].set_ylim(120,150)#Y轴范围120~150ax[1].plot(x, y) 上面的示例设置的第一个图的X轴范围,第二个图的Y轴范围。 2. 双坐标轴 如果要把Y轴不同范围的两个曲线放在一起比较趋势的话,就要用到双坐标轴。 比如: fig = plt.figure() ...
python使用matplotlib设置y轴范围 matplotlib设置x轴范围,1、plt.rcParamsplt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为“rc配置”或“rc参数”。通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、
plt.plot(x, y) # 设置图表标题和轴标签 plt.title('cjavapy', loc='left', fontsize='large', color='blue', style='italic', weight='bold') plt.xlabel('X Axis', labelpad=15, fontsize='medium', color='green') plt.ylabel('Y Axis', labelpad=20, fontsize='medium', color='red'...
设置y轴的范围：plt.ylim(ymin, ymax)或 plt.ylim([ymin, ymax])示例 （1）基本 x=np.linspace...