matplotlib.axis.Axis实例处理tick line、grid line、tick label以及axis label的绘制,它包括坐标轴上的刻度线、刻度label、坐标网格、坐标轴标题。通常你可以独立的配置y轴的左边刻度以及右边的刻度,也可以独立地配置x轴的上边刻度以及下边的刻度。 刻度包括主刻度和次刻度,它们都是Tick刻度对象。
importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[10,20,15,25,30]plt.plot(x,y)plt.xlabel('X轴标签')plt.ylabel('Y轴标签')plt.tick_params(axis='both',labelsize=12)# 设置坐标轴标签大小为12plt.tick_params(axis='x',labelsize=10)# 设置x轴刻度标签大小为10plt.tick_params(axis='y',l...
set_label_coords()方法允许我们精确地设置标签的位置。 importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.set_xlabel('X轴 - how2matplotlib.com')ax.set_ylabel('Y轴 - how2matplotlib.com')# 调整x轴标签位置ax.xaxis.set_label_coords(0.5,-0.1)# 调整y轴标签位置ax.yaxis.set_label_coords(-0...
fig,big_axes=plt.subplots(figsize=(15.0,15.0),nrows=3,ncols=1,sharey=True)forrow,big_axinenumerate(big_axes,start=1):big_ax.set_title("Subplot row %s \n"%row,fontsize=16)# Turn off axis lines and ticksofthe big subplot # obs alpha is0inRGBAstring!big_ax.tick_params(labelcolor=...
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10) 三、面向对象接口:高级篇 set_xlabel & set_ylabel:在Axes对象上设置轴标签。 ax.set_xlabel('X Axis Label') ax.set_ylabel('Y Axis Label') set_xlim & set_ylim:在Axes对象上定制轴范围。
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.array([0,1,2,3,4])y=np.array([4,3,2,1,4])plt.bar(x,y)plt.title('This is the title',font={'family':'Arial','size':18},loc='left')plt.ylabel('This is the y-axis label',font={'family':'Arial','size':16},loc='top')plt...
Axis类似于数轴对象,负责设置图形显示范围限制以及创建刻度线(ticks),和刻度标签(ticklabels)。 二、点线图绘制 使用matplotlib.pyplot.plot()可绘制点线图。 ① 若里面只有一个数组或列表时,则默认其为y轴数值,x轴则由[0,1,2,...]列表表示。 importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibimportnumpyasnp ...
坐标轴(axis)、坐标轴名称(axis label)、坐标轴刻度(tick)、坐标轴刻度标签(tick label)、网格线(grid)、图例(legend)、标题(title)... 01 title设置 import matplotlib.pyplot as plt plt.title("title")#括号当中输入标题的名称 plt.show() 如果title...
plt.plot(x, y)# 调整x轴标签的显示间隔和大小plt.tick_params(axis='x', which='major', length=5, labelsize=8, rotation=45) plt.show() 根据你的具体需求和数据类型,你可以组合使用上述方法来达到最佳的标签显示效果。如果你的x轴数据是时间序列,并且使用了pandas库来处理数据,那么pandas还提供了更加便...
ax.set_ylabel('Y Axis Label') 显示图形:最后,使用 plt.show() 函数显示图形。例如: plt.show() 现在你已经学会了如何使用 Matplotlib 绘制并排柱状图。你可以根据自己的需求修改数据和样式,以创建符合要求的图表。记得在每次修改后重新显示图形,以便查看变化。如果你需要更深入的定制和调整,可以参考 Matplotlib 的...