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(xmin,xmax)# 设置新的x轴范围ax.set_xlim(new_xmin,new_xmax)ax.set_title('Using limit_ran...
Axis.get_ticklines():获取刻度线列表(一个Line2D实例的列表)。 可以通过minor=True|False关键字参数控制输出minor还是major的tick line。 Axis.get_scale():获取坐标轴的缩放属性,如'log'或者'linear' Axis.get_view_interval():获取内部的axis view limits实例 ...
次刻度间隔为0.5ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.AutoMinorLocator(2))# 设置y轴的主刻度间隔为5,次刻度间隔为1ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5))ax.yaxis.set_minor_locator(ticker.AutoMinorLocator(4))plt....
在ticker模块下有许多这样的子模块。一般情况下标题中带有Locator的控件控制刻度的位置。而Formatters 则表示标签的样式。选择好后可以使用下面的方式进行设置：from matplotlib.ticker import EngFormatterax.xaxis.set_major_formatter(EngFormatter())使用axes对象的xaxis或yaxis属性，调用set_major(minor)_formatter(locat...
四、Autoscale 1.默认情况 2.set_xylim 3.参数设置 4.额外情况 一、概述 axis 的显示范围可以手动控制(如使用 ax.set_xlim(xmin, xmax) ),或者由 matplotlib 根据数据自动控制。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams.update({ 'font.family':'STSong', 'mathtext.fontset':...
random.normal(size=1000, loc=0.0, scale=1.0) ax1.boxplot(data,sym='o',whis=1.5) # plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=...
在Matplotlib 2.0 之后,当 axis 的跨度过大时,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改,加上了 xlim 和 ylim 参数。 import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('classic')%matplotlib inlineimport numpy as np ax = plt.axes(xscale='log', yscale='log', xlim=10e-5, 10e5, ylim=...
ax.axis("off") # 绘图 ax.imshow(im, cmap="gray") # 创建一个比例尺对象 scalebar = ScaleBar(dx= 0.08, units= "cm", length_fraction=0.5) # 添加比例尺 ax.add_artist(scalebar) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
补充:可以有两种理解方式,第一种,Figure当作图,Axes当作子图,axis是子图的坐标轴,有且只有一个图,有一个或者多个子图;第二种,Figure当作画布,Axes当作绘图区域,axis是绘图区域坐标轴,有且只有一个画布,有一个或者多个绘图区域,axis是每个绘图区域的坐标轴。
(),np.uint16).reshape((128,512))fig,ax=plt.subplots()ax.axis("off")# 绘图ax.imshow(im,cmap="gray")# 创建一个比例尺对象scalebar=ScaleBar(dx=0.01,units="m",length_fraction=1,rotation="vertical",scale_loc="right",border_pad=1,pad=0.5)# 添加比例尺ax.add_artist(scalebar)plt.show...