在这个示例中,plt.axis([0, 8, 0, 50])一次性设置了X轴和Y轴的范围。参数列表中的四个值分别代表:[xmin, xmax, ymin, ymax]。这种方法非常简洁,适合快速调整图表的显示范围。 4. 自动调整轴范围 有时,我们可能想要根据数据自动调整轴的范围,同时添加一些额外的空间。 示例5:自动调整轴范围并添加边距 im...
语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax], 也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值] ''' plt.axis([0, 6, 0, 20]) plt.show() #3 给图片提阿甲注释和标题等 #第1步:定义x和y坐标轴上的点 x坐标轴上点的数值 x=[1, 2, 3, 4] #y坐标轴上点的数值 y=[1, 4, ...
y,'o')# 动态设置y轴范围，使其略大于数据的最大值和最小值plt.ylim(y.min()-0.5,y.max()+...
y,label='how2matplotlib.com')# 获取x轴的最小正值位置min_pos=ax.xaxis.get_minpos()print(f"X轴的最小正值位置:{min_pos}")# 设置x轴的范围ax.set_xlim(min_pos,100)plt.title('对数刻度中使用get_minpos()函数')plt.legend(
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) 上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。 axes的官方文档: axes() by itself creates a default full subplot(111) window axis.(axes()会单独创建一个默认的窗口) axes(rect, axisbg=’w’) where rect = [left, bottom, width, height] in normalized (0, 1...
你可以使用plt.axis()或ax.axis()来设置坐标轴的范围。 plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) # 设置整个图表的坐标轴范围 或者,你可以使用plt.autoscale()或ax.autoscale()来自动调整坐标轴的范围以适应数据。3. 边框设置你可以使用plt.frame()或ax.frame来设置图表的边框样式。例如,你可以设置边框颜色...
plt.axis(xmin,xmax,ymin,ymax) 给定了坐标范围 xlim(xmin,xmax)和ylim(ymin,ymax)来调整x,y的坐标范围 (7)设置轴标记plt.xticks()/plt.yticks():人为设置坐标轴的刻度显示的值 实例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
axis方法设置显示范围 除了传递[xmin, xmax, ymin, ymax],该方法还可以传递一个字符串,例如plt.axis("equal"),该参数表示绘图的横纵轴具有相同的比例和范围。其绘图效果如下: 传递equal参数 plt.axis()方法针对的是所有坐标轴,如果想要单独设置某一个坐标轴的显示范围,需要使用plt.xlim()或者plt.ylim()方法。
相关的函数还有plt.axis(注意:这不是plt.axes函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个[xmin, xmax, ymin, ymax]的列表参数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis([-1,11,-1.5,1.5]); ...
cNorm = colors.Normalize(minvalue, maxvalue) # 定义colorbar的范围 scalarMap = cm.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=cmap) # colorbar的参数导入 plt.colorbar(scalarMap, shrink=1, pad=0.1) # shrink按比例缩小色图,pad为色图与绘图的距离 # ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1)) # ...