x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y)plt.title('How to change ticks in Matplotlib - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')# 设置 x 轴刻度位置plt.gca().set_xticks([0,2,4,6,8,10])# 设置 y 轴刻度位置plt.gca()...
在matplotlib中,我们可以使用set_ticks_position()来设置刻度的显示位置。 importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])ax.xaxis.set_ticks_position('top')# 设置x轴的刻度显示在顶部ax.yaxis.set_ticks_position('right')# 设置y轴的刻度显示在右侧plt.show()...
plt.xticks(ticks=xtick_location, labels=xtick_labels, rotation=0, fontsize=12, horizontalalignment='center', alpha=.7) plt.yticks(fontsize=12, alpha=.7) plt.title("Air Passengers Traffic (1949 - 1969)", fontsize=22) plt.grid(axis='both', alpha=.3) # Remove borders plt.gca().spi...
set_xlabel & set_ylabel:在Axes对象上设置轴标签。 ax.set_xlabel('X Axis Label') ax.set_ylabel('Y Axis Label') set_xlim & set_ylim:在Axes对象上定制轴范围。 ax.set_xlim(0,10) ax.set_ylim(-1,1) set_xticks & set_yticks:在Axes对象上指定刻度。 ax.set_xticks([0,5,10]) ax.set...
plt.plot(x, y2, marker='s', label='Even Numbers') # 添加图例,并自定义图例 plt.legend(loc='upper left', fontsize='large', title='Number Types', shadow=True, frameon=True) # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Legend') plt.xlabel('X Axis') ...
Axes:TheAxesclass represents one (sub-)plot in a figure. It contains the plotted data, axis ticks, labels, title, legend, etc.Its methods are the main interface for manipulating the plot. 在matplotlib中,一个artist可能有很多properties,下面是一种简单方式查看某个artist的所有properties: ...
ax.tick_params(axis='x', direction='in', length=6) ax.tick_params(axis='x', which='minor', direction='in', length=3) ax.minorticks_on() #axp=ax.get_position(original=True) plt.ylim(-1.0,1.0) cbar=plt.colorbar() cbar.set_ticks([0, 0.4, 0.8, 1.2, 1.6]) ...
axis():获取或设置某些轴属性的方便方法。 参数: pro =['on','off','equal','scaled','tight','auto','normal','image','square'] 添加方式:plt.axis(pro[2]) 设置横纵坐标的范围,是一个列表很纵坐标相等 如: x = np.linspace(0,2*np.pi,100) ...
# 坐标轴区间: x 为 10 , y 为 20 ax.set_xticks([i * 10 for i in range(11)]) ax.set_yticks([i * 20 for i in range(6)]) # 坐标原点在左上角 ax.xaxis.set_ticks_position("top") ax.invert_yaxis() # 显示 plt.tight_layout() ...
选自pbpython 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 Matplotlib 能创建非常多的可视化图表，它也有一个丰富...