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(
我们可以通过set_minor_locator方法来设置次要刻度的间隔。例如,我们可以将x轴的次要刻度间隔设置为0.5,代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.tickerimportMultipleLocatorx=np.arange(1,6)y=np.random.randint(1,10,size=5)plt.plot(x,y)plt.gca().xaxis.set_minor_locator(Multiple...
ax.spines['top'].set_color('none')#隐藏掉左边框线 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#设置坐标轴位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left')#设置坐标轴位置 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#绑定坐标轴位置,data为根据数据自己判断 ax.spines['left'].set_position(('data',0...
我们也可以使用 Python 中的 Matplotlib.axis.Axis.set_ticks() 来设置轴。import math import numpy a...
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.NullLocator())ax.spines['right'].set_color('none')ax.spines['left'].set_color('none')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...
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 ...
ax.set_title('axes title') ax.set_xlabel('xlabel') ax.set_ylabel('ylabel') #将 x 轴和 y 轴范围都设置为 [0, 10] ,而不是默认的 [0, 1] ax.axis([0, 10, 0, 10]) # 加框斜体文本 ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic', ...
.set_color:设置边框颜色:默认白色 .spines:设置边框 .xaxis.set_ticks_position:设置x坐标刻度数字或名称的位置 .yaxis.set_ticks_position:设置y坐标刻度数字或名称的位置 .set_position:设置边框位置 x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2*x + 1 ...
ax.spines['top'].set_color('none') # 设置x轴坐标在下部 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 设置x轴位于图像y=0处 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置x轴坐标在左部 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置y轴位于图像x=0处 ax.spines['left'].set_positi...
xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.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...