这边除以5你可以想像成分成几等分，或是以tick_spacing的变数来决定一间距显示一座标。最后透过ax.xaxis...
解决办法 首先汇入matplotlib套件中的ticker,他可以帮忙控制x与y轴的问题。 import matplotlib.ticker as mticker 而后我们使用df.index.size来查看df里面的时间轴长度(数量), 这边除以5你可以想像成分成几等分,或是以tick_spacing的变数来决定一间距显示一座标。 最后透过ax.xaxis.set_major_locator(mticker.Multiple...
2.2 tick_params()函数 代码语言:txt AI代码解释 ##借用函数tick_params()可以装修轴上的刻度线和轴标签 ax.tick_params() ###看一下此函数的一些重要参数 axis: 可选"x","y","both",默认"both",分别代表,对x轴操作,对y轴操作,对两个轴都操作。 direction: 可选"in","out","inout"代表,刻度线显...
xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 4)) #以π(符号)作为大刻度 def format_func(value, tick_number): # find number of multiples of pi/2 N = int(np.round(2 * value / np.pi)) if N == 0: return "0" elif N == 1: return r"\pi/2" elif N == 2: return ...
ax.tick_params() ###看一下此函数的一些重要参数 axis: 可选"x","y","both",默认"both",分别代表,对x轴操作,对y轴操作,对两个轴都操作。 direction: 可选 "in","out","inout"代表,刻度线显示在坐标轴里面,坐标轴外边,双边 为了更加显眼,让大家看出不同,我超纲操作了一下,给刻度线设置一下颜色...
Tick:axis的下属层级,用来处理所有和刻度有关的元素。 为了绘图,我们先导入两个模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. 2. 绘图 通过x=np.linspace(-2,2,50)生成一个列表作为x,再设定一个y关于x的函数,用plt.plot(x,y),plt.show()即可。
当然plt.axis()函数不仅能设置范围,还能像下面代码一样将坐标轴压缩到刚好足够绘制折线图像的大小: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('tight'); 还可以通过设置'equal'参数设置x轴与y轴使用相同的长度单位: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('equal'...
plt.axis('tight'); 还可以通过设置'equal'参数设置x轴与y轴使用相同的长度单位: 代码语言:javascript 复制 plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('equal'); 更多关于设置 axis 属性的内容请查阅plt.axis函数的文档字符串。 折线图标签 本节最后介绍一下在折线图上绘制标签:标题、坐标轴标签和简单的图例。
tick.set_horizontalalignment("left") 当然标注文本的上下位置也是可以控制的,比如: ax2.xaxis.get_majorticklabels()[2].set_y(-.1) 当然控制刻度标注的上下位置也可以用labelpad参数进行设置: pl.xlabel("...", labelpad=20) 或: ax.xaxis.labelpad=20 ...
ax.set_xticklabels(["0.3 0.4"], minor=True) #上述设置只是增加空间,并不想看到刻度的标注,因此次刻度线不予显示。 for line in ax.xaxis.get_minorticklines(): line.set_visible(False) ax.grid(True) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. ...