可以通过 Axes.set_ylim(), Axes.set_xlim() 设置轴的范围 ax.set_ylim([1, 10]) ax.set_xlim([1,5])
ax.get_xlim 获取x轴刻度范围。 ax.set_xticks 设置x轴显示的刻度。 ax.get_xticks 获取x轴显示的刻度。 ax.set_xticklabels 设置x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。 ax.get_xticklabels 获取x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。 也可以设置标签说明与标题 ax.set_xlabel 设置x轴的标签...
ax.spines['bottom'].set_position(('data', ax.get_xlim()[1]))# 显示x轴右侧和y轴底部的刻度ax.xaxis.set_ticks_position('right') # x轴刻度显示在右侧ax.yaxis.set_ticks_position('bottom') # y轴刻度显示在底部# 隐藏其他轴ax.spines['left'].set_visible(False)ax.spines['top'].set_visi...
调用时不带参数,则返回当前的参数值(例如,plt.xlim()返回当前的X轴绘图范围)。 调用时带参数,则设置参数值(例如,plt.xlim([0,10])会将X轴的范围设置为0到10)。 所有这些方法都是对当前或最近创建的AxesSubplot起作用的。它们各自对应subplot对象上的两个方法,以xlim为例,就是ax.get_xlim和ax.set_xlim。我...
xmin, xmax=ax.get_xlim()ifx >=xmax: ax.set_xlim(0, xmax+10) ax.figure.canvas.draw() line.set_data(xdata, ydata)returnline, 3.获取数据 获取电脑cpu数值,并对x坐标累加。 1 2 3 4 5 6 def data_gen(): #设置xy变量 x = -1 ...
ax.grid(which='minor', axis='both') 最后是坐标轴tick和细节,这个在axes.xaxis or axes.yaxis上完成。 ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45,labelsize=18,colors='w') start, end=ax.get_xlim() ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end,1)) ...
matplotlib中的ax.set_xlim([xmin, xmax])方法的作用是什么？matplotlib中的ax.set_xlim([xmin, ...
# plt.xlim(-1,2) # plt.ylim(-2,3) ax = plt.gca() #gca 'get current axes' 获取图像的边框对象 # 设置有边框和头部边框颜色为空right、top、bottom、left ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ...
>>> # rect的transform属性和ax的transData相同 >>> rect.get_transform() ... # 太长,省略 >>> ax.transData ... # 太长,省略 >>> ax.get_xlim() # ax的X轴范围为0到1,无法显示完整的rect (0.0, 1.0) >>> ax.dataLim._get_bounds() # 数据的范围和rect的大小一致 ...
set_xlim(0,4) axes.set_ylim(0,3) axes.set_xticklabels([]) axes.set_yticklabels([]) show() 多重网格[源码文件] from pylab import * subplot(2,2,1) subplot(2,2,3) subplot(2,2,4) show() 极轴图[源码文件] from pylab import * axes([0,0,1,1]) N = 20 theta = np.arange...