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_posit
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()...
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...
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np impo...
例如,如果你想要绘制两个变量之间的关系,查看下面 Correlation 部分;或者如果你想展示某个变量的动态变化,查看下面的 Change 部分。 一个美丽的图表应该: 提供准确、有需求的信息,不歪曲事实;设计简单,获取时不会太费力;美感是为了支持这些信息,而不是为了掩盖这些信息;不要提供太过丰富的信息与太过复杂的结构。
例如,如果你想要绘制两个变量之间的关系,查看下面 Correlation 部分;或者如果你想展示某个变量的动态变化,查看下面的 Change 部分。 一个美丽的图表应该: 提供准确、有需求的信息,不歪曲事实; 设计简单,获取时不会太费力; 美感是为了支持这些信息,而不是为了掩盖这些信息; 不要提供太过丰富的信息与太过复杂的结构...
(x, y1, color='tab:red') # Plot Line2 (Right Y Axis) ax2 = ax1.twinx() # instantiate a second axes that shares the same x-axis ax2.plot(x, y2, color='tab:blue') # Decorations # ax1 (left Y axis) ax1.set_xlabel('Year', fontsize=20) ax1.tick_params(axis='x', ...
fig.text(x_text, y_text, name, va='center', ha='right', fontsize=10) # Turn off *all* ticks & spines, not just the ones with colormaps. for ax in axs.flat: ax.set_axis_off() plt.show() for cmap_category, cmap_list in cmaps.items(): plot_color_gradients(cmap_category, ...
plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12) plt.title("Scatterplot of Midwest Area vs Population", fontsize=22) plt.legend(fontsize=12) plt.show() 图1 2 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling) 有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。 在这个例子中,你从数据框中获取记录...
foritemin([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()): item.set_fontsize(14) plt.show() 8. 相关图 Correlogram用于直观地查看给定数据帧(或2D数组)中所有可能的数值变量对之...