x=np.arange(1,10,0.1)y=np.exp(x)fig,ax1=plt.subplots()ax2=ax1.twinx()ax1.plot(x,y,'r-')ax2.plot(x,y,'b-')ax1.set_yscale('log')ax1.set_ylabel('Log Scale Y Axis',color='r')ax2.set_ylabel('Linear Scale Y Axis',color='b')plt.show() Python Copy Output: 在这个示...
次刻度间隔为0.5ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.AutoMinorLocator(2))# 设置y轴的主刻度间隔为5,次刻度间隔为1ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5))ax.yaxis.set_minor_locator(ticker.AutoMinorLocator(4))plt.show()...
axes[0].set_title("Normal scale") axes[1].plot(x, np.exp(x)) axes[1].plot(x, x**2) #设置y轴 axes[1].set_yscale("log") axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)") axes[0].set_xlabel("x axis") axes[0].set_ylabel("y axis") axes[0].xaxis.labelpad =10 #设置x、y...
(x=x, y=AUC), color="blue")+ scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis( ~ scales::rescale(.x, to = from, from = to), name = "AUC"))+ theme( axis.title.y = element_text(color = "red"), axis.text.y = element_text(color = "red"), axis.title.y.right = element_text(...
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...
Axis:指坐标系中的垂直轴与水平轴,包含轴的长度大小(图中轴长为 7)、轴标签(指 x 轴,y轴)和刻度标签; Artist:您在画布上看到的所有元素都属于 Artist 对象,比如文本对象(title、xlabel、ylabel)、Line2D 对象(用于绘制2D图像)等。 Matplotlib功能扩展包 ...
Axis.get_scale():获取坐标轴的缩放属性,如'log'或者'linear' Axis.get_view_interval():获取内部的axis view limits实例 Axis.get_data_interval():获取内部的axis data limits实例 Axis.get_gridlines():获取grid line的列表 Axis.get_label():获取axis label(一个Text实例) Axis.get_label_text():获取ax...
scalex 和 scaley:布尔值,默认为 True。如果设置为 False,则不会调整 x 轴和 y 轴的比例以适应数据。 data:这是一个可选参数,可以是一个数据对象,如 Pandas DataFrame,用于从数据对象中提取 x 和y 值。 可选关键字参数(**kwargs): 这些关键字参数用来控制线条的属性,例如颜色、线型、标记等。常用的有:...
相关的函数还有plt.axis()(注意:这不是plt.axes()函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个[xmin, xmax, ymin, ymax]的列表参数即可:plt.plot(x, np.sin(x))plt.axis(...
每一个Axes都含有两个(或者三个)Axis对象。除了表示线性范围外,Matplotlib还可以表示log-scale,因为对数很常见,因此有一些直接的方法(如loglog semilogx semilogy)等,使用如下: fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(5, 2.7), layout='constrained') ...