format(x))) # 自定义标签格式 plt.gca().tick_params(axis='x', rotation=45) # 设置标签旋转45度 # 显示图表 plt.show() 在上述代码中,我们首先生成了一些示例数据,然后使用plt.plot()函数绘制了图表。接下来,我们使用plt.xticks()函数设置了横坐标的刻度和标签,并使用plt.gca().xaxis.set_major_loc...
x=np.linspace(0,1,100)y=x**3*1e6plt.plot(x,y,label='x^3 * 1e6')plt.xlim(0,1)plt.ylim(0,1e6)plt.ticklabel_format(style='sci',axis='y',scilimits=(0,0))plt.title('Setting limits with scientific notation - how2matplotlib.com')plt.legend()plt.show() Python Copy Output: ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.tickerimportFuncFormatterx=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)defformat_func(value,tick_number):returnf'{value:.2f}'plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_func))plt.show() Python Copy Output:...
...(linestyle='--', alpha=0.7) # 自定义X轴的日期刻度显示 ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(10)) # 最多显示10...个日期刻度 # 自定义日期刻度标签的格式 from matplotlib.dates import DateFormatter date_format = DateFormatter('%b %d')...() plt.show() ...
plt.xticks([]) # 不显示x轴刻度 plt.yticks([]) # 不显示y轴刻度 设置刻度标签格式如果你想设置刻度标签的格式,可以使用ticklabel_format函数。这个函数可以让你自定义刻度标签的格式,例如只显示整数、只显示小数点后两位等。 import matplotlib.pyplot as plt plt.ticklabel_format(style='plain', axis='y...
(base=10, numticks=15)")axs[7].set_xlim(10**3,10**10)axs[7].set_xscale('log')axs[7].xaxis.set_major_locator(ticker.LogLocator(base=10,numticks=15))plt.tight_layout()plt.savefig(r'F:\DataCharm\学术图表绘制\Python-matplotlib\matplotlib_locators',width=6,height=4,dpi=900,bbox_...
Axes:matplotlib宇宙的核心,容纳了大量元素用来构造一幅幅的子图,一个figure可以由1个或者多个子图构成 Axis:axes的下层,用来处理所有与坐标轴、网格相关的元素 Tick:axis的下层,用来处理所有和刻度相关的元素两种绘图接口matplotlib提供了两种最常用的绘图接口:创建...
plt.ylabel('y-axis') fig.set_size_inches(5, 5) plt.savefig("Figure saved in jpg format....
plt.plot(x,y) plt.subplot(2,2,2) plt.plot(x+1,y-3) plt.subplot(2,2,3) plt.plot(x+5,y+2) plt.subplot(2,2,4) plt.plot(x-1,y-5) 参数: - axis- color:支持十六进制颜色- linestyle: -- -. :- alpha 坐标轴界限 axis方法:设置x,y轴刻度值的范围 ...
style.use('seaborn-whitegrid') %matplotlib inline import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 1000) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, np.sin(x), '-b', label='Sine') ax.plot(x, np.cos(x), '--r', label='Cosine') ax.axis('equal') leg = ax.legend() #必须有才能...