y)# 设置刻度位置ticks=[0,np.pi,2*np.pi,3*np.pi,4*np.pi]ax.xaxis.set_ticks(ticks)# 设置刻度标签labels=['0','π','2π','3π','4π']ax.xaxis.set_ticklabels(labels)plt.title('Custom tick labels - how2matplotlib.com')plt.show()...
ax.set_xticks([0,5,10]) ax.set_yticks([-1,0,1]) ax.grid(True) 六、总结口决:记忆神助攻 🚀 坐标轴基础设置秘籍 设置坐标轴标题:ax.set_xlabel('X轴标题')、ax.set_ylabel('Y轴标题'),直白明了,标题你最大。 调整坐标轴范围:ax.set_xlim([最小值, 最大值])、ax.set_ylim([最小值,...
最直接的修改刻度位置的方法是使用set_xticks()和set_yticks()方法。这两个方法允许你指定刻度的精确位置。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y)plt.title('How to change ticks in Matplotlib - how2matplotlib.com...
ax.set_yticks([-1.0, -0.5, 0, 0.5, 1.0]) ax.set_yticklabels(['-1.0','-0.5','0','0.5','1.0'], fontsize=20.0) ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_visible(False) xtl=ax.get_xticklines() #xtl.in_layout=True str1=ax.get_xticklabels() #ax.mino...
ax1.set_yticks(0,10,5)坐标轴如何分割 ax1.spines["top"].set_visible(False)边框 ax1.twinx()生成另外一个坐标轴 fig.text(0.1,0.02,"Text")添加文本内容 小例子 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np A = ["a","b","c","d","e"] ...
ticklabel.set_rotation(30) ## 刻度标签相对于坐标轴的位置 ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")## x轴刻度在x轴下方 ax.yaxis.set_ticks_position("left")## y轴刻度在y轴左侧 frommatplotlib.tickerimportMultipleLocator, FormatStrFormatter, AutoMinorLocator ...
yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) ... 添加图例[源码文件] 我们在图的左上角添加一个图例。为此,我们只需要在 plot 函数里以「键 - 值」的形式增加一个参数。 ... plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine") plot...
set_yticks(np.linspace(-1, 1, 5)) #设置y轴标签,-1,1之间5个刻度 #设置图里显示方式,bbox_to_anchor(x, y, width, height),单位为横纵长度的百分数 #也就是图例中心点画在横轴的110%,纵轴的0%处,宽度为20%y轴坐标处,一般而言前两个参数就可以满足使用 ax2.legendax2.legend(bbox_to_anchor...
ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.tick_params(which='major', width=1.00, length=5) ax.tick_params(which='minor', width=0.75, length=2.5) ax.set_xlim(0, 5) ax.set_ylim(0, 1)
对于每个y-axes(ax1和ax2),您应该设置y-ticks。ax.plot函数将自动设置x和y限制。您可以使用相同的限制,只需更改记号的步长,然后可以使用ax.get_xlim()来发现Matplotlib已经设置了哪些限制。 start, end = ax2.get_ylim()ax2.yaxis.set_ticks(np.arange(start, end, 1.0)) #as you want to set ax2 ti...