如何在Matplotlib中添加次要刻度 参考:how to add minor ticks in matplotlib Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的强大库,可以创建各种类型的图表,包括折线图、散点图、柱状图等。在绘制图表时,通常会设置主要刻度来标记轴上的数值,但有时需要添加次要刻度来更
axis(轴) 用于处理 tick(刻度)、grid(网格线)、tick label(刻度标签)、 label(轴标签)、major ticks(大刻度)和 minor ticks(小刻度)的绘制,以及 Locator 和 Formatter ,用于控制刻度位置及刻度标签的表达式控制器。 另外,xaxis ,配置上刻度和下刻度,yaxis ,配置左刻度和右刻度。 以下是 axis( xaxis 或 yaxi...
设置X轴ticks的方法可以指定major ticks,minor ticks的间隔,在科学绘图中应该是非常有用了,还可以设置ticks的显示格式,此处只显示了浮点数位数的控制,实际上还有很多格式控制可选,包括百分比(%)等。设置Y轴的ticks时,使用的方法可以具体控制每个位置(值)的ticks名称。更多的设置可参考文末列出的参考网站(matplotlib的...
#副刻度为pi/20 ax.xaxis.set_minor_locator( MultipleLocator(np.pi/20) ) #设置刻度文本的大小 for tick in ax.xaxis.get_major_ticks(): tick.label1.set_fontsize(16) 3.5) Artist对象的关系 为了方便读者理解图表中各种Artist对象之间的关系,本书提供了一个输出Artist对象关系 图的小程序。 为了生成...
对于坐标轴上的刻度相关的知识,它是这么分的:首先是major_ticks()和minor_ticks(), 然后呢,每个刻度又包括刻度线(ticklines)、刻度标签(ticklabels)、刻度位置(ticklocs)。本来呢,axis应该刻度,然后呢,刻度再包含那三个,但是呢,为了方便,axis就都包含了。其实也是有点交叉吧。上面的axes也会交叉包含它所包含对象...
亥度包柄主刻度和副刻度,分别通过get_major_ticks和 get_minor_ticks方法获得。每个刻度线都是一个XTick或YTick对象,它包括实际的刻度线和刻度文本。为了方便访问刻度线和文本,Axis对象提供了get_ticklabels和 get_ticklines方法来直接获得刻度线和刻度文本。
y轴的刻度:plt.yticks(item) (2)源代码 # 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据x = np.linspace(-10,10,100) y = x**2# 绘图plt.plot(x, y)# 设置轴的刻度plt.xticks(range(-8,8,2)) plt.yticks([0, -3, -6,7,15,20,37,48,72])# 展示plt.show() ...
刻度包括主刻度和副刻度,分别通过get_major_ticks()和get_minor_ticks()方法获得。每个刻度线都是一 个XTick或YTick对象,它包括实际的刻度线和刻度标签。Axis 对象提供了 get_ticklabels()和get_ticklines()方法,可以直接获得刻度标签和刻度线。 >>> plt.plot([1,2,3],[4,5,6]) >>>plt.show() >>...
刻度是XTick和YTick实例,它包含渲染刻度和刻度标签的实际线条和文本基本类型。因为刻度是按需动态创建的(例如,当平移和缩放时),你应该通过访问器方法get_major_ticks()和get_minor_ticks()访问主和次刻度的列表。虽然刻度包含所有下面要提及的基本类型,Axis方法包含访问器方法来返回刻度线,刻度标签,刻度位置等:...
# 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成数据x=np.linspace(-8,8,80)y=x*3plt.plot(x,y)# 设置轴的范围plt.xticks(np.arange(-5,5,1))plt.yticks([-15,-5,3,9,15])plt.show() 输出如下: 添加文本的刻度 plt.xticks(['数据'], ["标签"]) 设置刻度的基础上,在添加一个...