x=np.logspace(0,5,100)y=x**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y,label='x^2')# 设置x轴为对数刻度ax.set_xscale('log')ax.xaxis.set_major_locator(LogLocator(base=10))# 设置y轴为对数刻度ax.set_yscale('log')ax.yaxis.set_major_locator(LogLocator(base=10))ax.set_titl...
我们可以使用plt.axis('auto')来让Matplotlib自动调整坐标轴范围,如下所示: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.axis('auto')plt.show() Python Copy Output: 在这个示例中,我们使用plt.axis('auto')函数让Matplotlib自动调整坐标轴范围,以适...
x=np.arange(0,30,1) plt.plot(x,x*x) #显示坐标轴,plt.axis(),4个数字分别代表x轴和y轴的最小坐标,最大坐标 #调整x为10到25 plt.xlim(xmin=10,xmax=25) plt.plot(x,x*x) plt.show() 具体实现效果: 12. 调整日期自适应-autofmt_xdate 有时候显示日期会...
Axis.get_ticklines():获取刻度线列表(一个Line2D实例的列表)。 可以通过minor=True|False关键字参数控制输出minor还是major的tick line。 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 ...
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_func)) 使用日期时间缩放:如果X轴的数据是日期时间序列,我们可以使用日期时间缩放来减少标签的数量。Matplotlib的DateFormatter函数可以根据日期时间间隔自动格式化X轴的标签。以下是一个示例代码,将X轴的标签格式设置为仅显示日期时间间隔: import matplotlib.pyplo...
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...
x坐标为data坐标系, y坐标为Axes坐标系。 因此该坐标系中(1,1)表示的是data坐标系中x=1但是y位于最上方的点。 举例: + View Code 3.2 有两个函数返回特定的混合坐标系: matplotlib.axes.Axes.get_xaxis_transform():等价于matplotlib.transforms.blended_transform_factory(ax.transData, ax.transAxes)。x坐标...
Axis类似于数轴对象,负责设置图形显示范围限制以及创建刻度线(ticks),和刻度标签(ticklabels)。 二、点线图绘制 使用matplotlib.pyplot.plot()可绘制点线图。 ① 若里面只有一个数组或列表时,则默认其为y轴数值,x轴则由[0,1,2,...]列表表示。 importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibimportnumpyasnp ...
plot(x,-x) ax3.plot(x,x*x) ax4.plot(x,np.log(x)) plt.show() 多图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig1 = plt.figure() # plt派生一个图对象 ax1 = fig1.add_subplot(111) ax1.plot([1,2,3],[3,2,1]) fig2 = plt.figure() # plt派生另一个图对象 ax2 ...
# log y axis plt.subplot(221) plt.semilogy(t, np.exp(-t/5.0)) plt.title('semilogy') plt.grid(True) # log x axis plt.subplot(222) plt.semilogx(t, np.sin(2*np.pi*t)) plt.title('semilogx') plt.grid(True) # log x and y axis ...