imshow(img) plt.axis('off') plt.show() def plotting_image_genetated(): """ 图像数据 """ img = np.arange(100 * 100).reshape(100, 100) plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(img, cmap="hot") img = np.empty((20, 30, 3)) img[:, :10] = [0, 0, 0.6] img[:, 10:20] =...
ax.xaxis.set_major_formatter( plt.NullFormatter() ) #只需隐藏刻度值,同时保留刻度 1. 2. 十一、设置坐标轴刻度和刻度标签 ax.set_xticks([1,2,3]) #设置x轴刻度为1,2,3 ax.set_yticks([1,2,3]) #设置y轴刻度为1,2,3 ax.set_xticklabels(["one","two","three"]) #设置x轴刻度标签为...
ax=plt.subplots()ax.plot(x,y)# 获取当前的x轴刻度位置和标签xticks=ax.get_xticks()xticklabels=ax.get_xticklabels()# 为x轴刻度标签添加单位ax.xaxis.set_ticklabels([f'{float(label.get_text()):.1f}s'forlabelinxticklabels])# 获取当前的y轴刻度位置和标签yticks=ax.get_yt...
# 隐藏坐标轴标签 ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(...
imshow(I, cmap=cmap, norm=norm) # 添加色条 cb = plt.colorbar(im, extend='both', boundaries=levels) cb.set_ticks(levels) # 设置色条上的标记位置 cb.set_ticklabels(levels) # 设置色条上的标记标签 # 设置clim以匹配边界 plt.clim(-1, 1) plt.show() Scikit-Learn 中包含的 digits 数据...
默认情况下,imshow的刻度是根据数组的索引来显示的。我们可以调整刻度的显示方式,使其显示实际的数据范围或者其他自定义的刻度标签。 示例代码 6:自定义刻度标签 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp data=np.random.rand(10,10)plt.imshow(data,cmap='hot')plt.xticks(ticks=np.arange(0,10,1),labels=...
plt.imshow()会自动根据输入数据调整坐标轴的比例；这可以通过参数来设置，例如，plt.axis(aspect='image...
ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) ... 1. 2. 3.
设置新的ticks: 代码语言:txt 复制 ax.set_xticks(ticks) ax.set_xticklabels(new_ticks) 可选:设置ticks的字体大小、旋转角度等属性: 代码语言:txt 复制 ax.tick_params(axis='x', labelsize=10, rotation=45) # 设置x轴ticks的字体大小为10,旋转角度为45度 显示图形: 代码语言:txt 复制 plt.show() ...
Matplotlib是一个常用的Python绘图库,可以用于创建各种类型的图表和可视化效果。要设置具有多角度旋转的多xtick,可以按照以下步骤进行操作: 步骤1:导入matplotlib库和相关模...