set_xticks & set_yticks:在Axes对象上指定刻度。 ax.set_xticks([0,5,10]) ax.set_yticks([-1,0,1]) set_xticklabels & set_yticklabels:在Axes对象上自定义刻度标签。 ax.set_xticklabels(['Low','Medium','High']) ax.set_yticklabels(['Negative','Zero','Positive']) 四、网格线和双轴...
set_ticklabels()函数可以轻松实现这一点。以下是一个示例: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,11)y=x**2# 创建图表fig,ax=plt.subplots()ax.plot(x,y)# 获取当前的x轴刻度位置和标签xticks=ax.get_xticks()xticklabels=ax.get_xticklabels()# ...
ax.set_xticks(X) #删除无意义刻度,设置x主要刻度 xticklabels_list = ax.set_xticklabels(xticks_label, fontdict=dict(fontsize=15), rotation=30) #添加刻度标签 ax.set_yticks(yticks_list) #设置y刻度 ax.set_yticks([data_mean], minor=True) #设置y次要刻度 major_yticklabels_list = ax.set...
ax.set_ylabel("Y轴",fontsize = 14,color ='b',alpha = 0.7,bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', ec='blue',lw=1 ,alpha=0.7)) 修改默认刻度文字 (列表 , family= , fontsize =,) ax.set_xticklabels() ax.set_yticklabels() ax.set_xticklabels(['A','B','C','D...
xticks()和 yticks()函数将列表对象作为参数,列表中的元素表示相应动作上将显示刻度的位置。 ax.set_xticks([2,4,6,8,10]) 1. 此方法将在刻度上的给定位置标签数据点。 同样,可以分别通过 set_xlabels()和 set_ylabels()函数设置与刻度线相对应的标签。
labels = [month_labels[m - 1] for m in uniq_months] ax.set(yticks=yticks) ax.set_yticklabels(labels, rotation=90) main() 生成了从2023年9月1日以后100天的数据 通过这个日历热力图我们就可以直观的看出哪几天的患者多,如果数据量够大时间周期够长我们甚至能总结一些规律出来,用来指导排班和备货...
ax.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4]) plt.show() 我们看到上面两种画图方式可视化结果并无不同,那区别在哪呢? 其实呢,第一种方式呢,是先生成了一个画布,然后在这个画布上隐式的生成一个画图区域来进行画图,第二种方式,先生成一个画布,然后,我们在此画布上,选定一个子区域画了一个子图,上一张官方的图,...
ylabel("Y Label") ax = plt.gca() ax.axes.xaxis.set_ticklabels([]) ax.axes.yaxis.set...
1.1plt和ax 我们经常会在画图的代码里看到,有用plt.的,有用ax.的,两者到底有什么区别呢,画的图有什么不一样吗,我们先来用两种经常看到的方式实现一下。 plt. 代码语言:txt 复制 fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,4)) plt.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4]) ...
plt.ylabel('y(um)', color='r', fontsize=20.0) plt.xlim(-1.0,1.0) ax=plt.gca() af=plt.gcf() ax.set_xticks([-1.0, -0.5, 0, 0.5, 1.0]) ax.set_xticklabels(['-1.0','-0.5','0','0.5','1.0'], fontsize=20.0) ax.set_yticks([-1.0, -0.5, 0, 0.5, 1.0]) ...