Axes.imshow(X, cmap=None, norm=None, *, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, interpolation_stage=None, filternorm=True, filterrad=4.0, resample=None, url=None, data=None, **kwargs) 参数说明 参数:X 图像数据。支持的数组形状是: ...
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...
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=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...
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=...
.set_color:设置边框颜色:默认白色 .spines:设置边框 .xaxis.set_ticks_position:设置x坐标刻度数字或名称的位置 .yaxis.set_ticks_position:设置y坐标刻度数字或名称的位置 .set_position:设置边框位置 设置不同名字和位置: import matplotlib.pyplot as plt ...
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.
plt.yticks([]) 关闭坐标轴: plt.axis('off') 注意,类似的这些操作若想起作用,需要将其置于 plt.show() 之前,plt.imshow() 之后。 对于ax(matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) 2. 设置所要保存图像的 dpi ...
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)) ... 添加图例[源码文件] 我们在图的左上角添加一个图例。为此,我们只需要在 plot 函数里以「键 - 值」的形式增加一个参数...
plt.axis([-1,11,0,7]) plt.savefig('test',dpi=600)#plt.savefig()将输出图形存储为文件,默认为png格式,可以通过dpi修改输出质量 plt.show() 得到结果 绘制多图subplot plot.subplot(nrows,ncols,plot_number) 在全局绘制区域中创建一个分区体系,并定位到一个子绘图区域 ...