在Matplotlib中,我们可以使用plt.gca().invert_xaxis()和plt.gca().invert_yaxis()函数来设置X轴和Y轴的方向。下面是一个示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.gca().invert_x
在Matplotlib中,我们可以使用ax.invert_xaxis()方法或设置xlim来实现这一目的。 2.1 使用ax.invert_xaxis()方法 这是最简单直接的方法,只需要在绘图后调用ax.invert_xaxis()即可。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图形和坐标轴fig,ax=plt....
2 首先开始调整y轴，使其从大到小显示（相对原来反过来），对ax调用invert_yaxis函数即可，运行代码后如下图所示y轴反过来了，图形也随着反转了。代码如下x = np.linspace(0,2*np.pi,200)y = np.sin(x)plt.plot(x,y)ax = plt.gca()ax.invert_yaxis()plt.title('sin函数-y轴反转')3 然...
则可以使用 invert_xaxis() 仅用于反转 X 轴，而可以使用 invert_yaxis() 仅用于反转 Y 轴。
-version:"3.5"features:-inverted_y_axis:true 1. 2. 3. 兼容性处理 在应用更新时,可能会遇到运行时差异。以下是一个适配层的实现代码示例: defadapt_invert_axis(axis):ifaxis.version>='3.4':axis.invert_yaxis()# 在新版本中else:axis.invert_axis() ...
ax2.invert_xaxis() ax2.plot(x, y) 上例两个子图的X轴顺序是相反的。 3.2. 反转Y轴 fig = plt.figure() x = np.array(range(0,8)) y = np.random.randint(1,100,8) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(x, y)#反转Y轴ax2 = fig.add_subplot(212) ...
xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter()) plt.show() 多子图坐标标签拥挤问题 # 多子图绘制 fig, ax = plt.subplots(4, 4, sharex=True, sharey=True)#sharex与sharey表示其共享一个x/y轴 plt.show() 尤其是 x 轴的刻度线,数字几乎重叠,很难辨认。 调整方法之一是使用 plt.MaxNLocator,它...
ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(), fontsize=20.0, fontproperties=fontname) ax.tick_params(axis='x', direction='in', length=6) ax.tick_params(axis='y', direction='in', length=6) ax.tick_params(axis='x', which='minor', direction='in', length=3) ...
例如,可以使用plt.xticks()和plt.yticks()函数添加网格线,并使用plt.gca().invert_yaxis()将y轴翻转。 五、总结 本文介绍了使用Matplotlib绘制热力图的基本步骤和实例演示。通过调整颜色映射和样式,你可以轻松绘制出符合需求的热力图。希望本文能够帮助你掌握Matplotlib绘制热力图的技巧,并在实际应用中发挥作用。 六...
invert_xaxis() # y轴方向(左上)直方图倒转x轴方向 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 这种沿着数据各自方向分布并绘制相应图表的需求是很通用的,因此在 Seaborn 包中它们有专门的 API 来实现 9.文本和标注 创建一个优秀的...