fig,ax=plt.subplots()# 生成数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 绘制曲线ax.plot(x,y,label='Sine wave from how2matplotlib.com')# 获取当前的x轴范围xmin,xmax=ax.get_xlim()# 使用limit_range_for_scale()调整范围new_xmin,new_xmax=ax.xaxis.limit_range_for_scale...
设置刻度的位置:使用plt.xticks()或plt.yticks()函数可以设置刻度的位置。例如,plt.xticks(range(len(x_data)))将刻度位置设置为x_data的索引。 设置刻度的方向:默认情况下,刻度线与坐标轴平行。要更改刻度的方向,可以使用plt.tick_params()函数并设置参数direction。例如,plt.tick_params(axis='both', directio...
alpha=0.6) # 设置Y轴坐标刻度 plt.yticks(range(0, 111, 10)) # 设置标签 plt.xlabel("月份") plt.ylabel("成绩") # 设置标题 plt.title("成绩的变化趋势") # 图例 plt.legend() # 网格 # axis:设置网格让哪个轴显示网格线(x, y, both) # ls:设置线的样式 plt.grid(axis="both", ls="-...
6))plt.axis([4,9,-0.5,2.5])plt.plot(x,y)plt.title("Setting range of Axes",fontsize=...
坐标轴(Axis):指x轴和y轴。 标签(Label):指坐标轴上的文字说明,通常用来描述轴代表的含义。 刻度(Tick):指坐标轴上的刻度线和对应的数值。 在Matplotlib中,我们可以通过多种方法来调整这些元素的位置。 2. 设置坐标轴标签 首先,让我们看看如何设置坐标轴的标签。
axs[3].xaxis.set_major_locator(ticker.LinearLocator(3))axs[3].xaxis.set_minor_locator(ticker.LinearLocator(31))# Index Locatorsetup(axs[4],title="IndexLocator(base=0.5, offset=0.25)")axs[4].plot(range(0,5),[0]*5,color='white')axs[4].xaxis.set_major_locator(ticker.IndexLocator(...
ax2.invert_xaxis() ax2.plot(x, y) 上例两个子图的X轴顺序是相反的。 3.2. 反转Y轴 fig = plt.figure() x = np.array(range(0,8)) y = np.random.randint(1,100,8) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(x, y)#反转Y轴ax2 = fig.add_subplot(212) ...
importmatplotlib.tickerasticker# Multiple Locatoraxs[1].xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(0.5))axs[1].xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.1))# Index Locatoraxs[4].plot(range(0,5), [0]*5,color='white')axs[4].xaxis.set_major_locator(ticker.IndexLocator(base=0.5,of...
axs[4].plot(range(0, 5), [0]*5, color='white') axs[4].xaxis.set_major_locator(ticker.IndexLocator(base=0.5, offset=0.25)) # Auto Locator axs[5].xaxis.set_major_locator(ticker.AutoLocator) axs[5].xaxis.set_minor_locator(ticker.AutoMinorLocator) ...
axis:[0,5,0,10],x从0到5,y从0到10 xlim:对应参数有xmin和xmax,分别能调整最大值最小值 ylim:同xlim用法 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlib inline x=np.arange(0,30,1) plt.plot(x,x*x) #显示坐标轴,plt.axis(),4个数字分别代表x轴...