3.Axis 容器 axis(轴) 用于处理 tick(刻度)、grid(网格线)、tick label(刻度标签)、 label(轴标签)、major ticks(大刻度)和 minor ticks(小刻度)的绘制,以及 Locator 和 Formatter ,用于控制刻度位置及刻度标签的表达式控制器。 另外,xaxis ,配置上刻度和下刻度,yaxis ,配置左刻度和右刻度。 以下是 axis( ...
matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', **kwargs) b: 布尔值,表示是否显示网格。如果为True,则显示网格;如果为False,则不显示。默认为None,即根据下面的其他参数自动判断是否显示网格。 which: 字符串,表示要绘制的网格的类型。可以是'major'(主要刻度)、'minor'(次要刻度)或'both'(...
使用axes对象的xaxis或yaxis属性，调用set_major(minor)_formatter(locator)函数，并传入类名。8、grid 自定义网格线可以突出数据范围。在Matplotlib中，可以使用轴线对象的网格函数创建和自定义网格。下面是一个垂直网格的例子:fig, ax = plt.subplots()ax.grid(axis="x", linestyle=":", lw=3, color="r")9...
开启小刻度线:plt.minorticks_on()启动小刻度线的显示模式。 设置刻度:我们使用plt.xticks()和plt.yticks()方法来定义主刻度的显示标准。 添加小刻度:通过plt.gca().yaxis.set_minor_locator()方法来设置Y轴的小刻度位置。 网格线:我们通过plt.grid(which='both')方法来显示主要与次要(小)刻度的网格线。 小...
调整Matplotlib imshow 中的网格线和刻度 参考: Adjusting gridlines and ticks in Matplotlib imshow 在使用 Matplotlib 的 imshow 函数显示图像数据时,经常需要调整图像的网格线和刻度以便更好地理解和展示数据。本文将详细介绍如何在 Matplotlib 中调整 imshow 图像
minor tick: [ˈmaɪnə(r) tɪk] 分刻度 Major tick label:主要刻度标签 Major tick:主刻度 spine:脊 grid: [ɡrɪd] 网格 figure:图形(画布) axes:轴域(坐标区域) Axis:坐标轴 4.3.1.3 Matplotlib中的两种画图思路 4.3.1.3.1 plt方法 ...
Axis.get_minor_formatter():获取minor tick formatter(一个matplotlib.ticker.Formatter实例) Axis.grid(b=None,which='major',**kwargs):一个开关,用于控制major或者minor的tick的on|off 上一节: Axes 的一些方法下一节: Axis 方法
ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter)#显示次刻度标签的位置,没有标签文本ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator) ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator) ax.xaxis.grid(True, which='major')#x坐标轴的网格使用主刻度ax.yaxis.grid(True, which='minor')#y坐标轴的网格使用次刻度plt.show...
forlineinax.xaxis.get_minorticklines():line.set_visible(False)ax.grid(True)plt.show() 最终图像形式如下: 当然最合理的方式是采用注释的形式,比如: 案例代码如下: 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp...
ax.yaxis.grid(True, which='minor') #y坐标轴的网格使用次刻度 plt.show() (7)刻度线样式设置 刻度线的样式主要是通过axes.tick_params()方法来设置,该方法主要参数如下: axis:取值为'x'、'y'或'both',指定设置哪一条轴上的刻度,'both'表示同时设置两条坐标轴,默认值为'both'; ...