图例(legend)、主刻度(major tick)、次刻度(minor tick)、主刻度标签(major tick label)、次刻度标签(minor tick label)、横坐标轴(x axis)、纵坐标轴(y axis)、横坐标标签(x l abel)、纵坐标标签(y label)、坐标脊(spine)、网格线(grid)等等。
在matplotlib中,刻度线叫tick,刻度值叫tick_label,正好官方有一个图片说明,我引用过来如下。 注意这幅图片中就包含了关于刻度线的一些信息。比方,不仅有主刻度线(Major tick),还有次刻度线(Minor tick)。并且我们看到刻度线都是朝着图的外侧。图中,上边的和右边的坐标轴(Spine)并没有刻度线。 那么所有我们看到的...
minor参数十分的重要,它用来指定次要刻度,所谓次要刻度就是那些没有刻度标签的刻度,他们在图上只有一个短棍,不会拥有标签,所以set_xticklabels方法默认情况下无法为他们添加标签。 切记set_xticklabels方法默认情况下能够设置标签的数量是非次要刻度的数量,而不是次要刻度和非次要刻度之和。 删除无意义刻度示例程序如下:...
ax.set_yticks([data_mean], minor=True) #设置y次要刻度 major_yticklabels_list = ax.set_yticklabels(yticks_label, fontdict=dict(fontsize=15)) #设置y主要刻度标签 minor_yticklabels_list = ax.set_yticklabels([str(data_mean) + '万元'], fontdict=dict(fontsize=15, color='#ff0000'), ...
ax.set_xticklabels(["0.3 0.4"], minor=True) #上述设置只是增加空间,并不想看到刻度的标注,因此次刻度线不予显示。 for line in ax.xaxis.get_minorticklines(): line.set_visible(False) ax.grid(True) plt.show() 最终图像形式如下: 当然最合理的方式是采用注释的形式,比如: ...
Tick Locator主要设置刻度位置,这在我的绘图教程中主要是用来设置副刻度(minor),而Formatter则是主要设置刻度形式。Matplotlib对这两者则有着多种用法,其中Locator的子类主要如下: 看完是不是觉得小编啥都没说,越看越糊涂?其实我也是。下面 我们就将每种刻度定位(Locator)可视化展现出来,有助于我们直接观察。主要代码...
* tick 刻度 * axis label 坐标轴名称 * tick label 刻度名称 * major tick label 主刻度标签 * minor tick label 副刻度标签 * line 线 * style 线条样式 * marker 点标记 * font 字体相关 常见的绘图技巧如上所示,这些绘图技巧都能够很好的帮助我们画出更美观、更直观的图形。
大多数时候，在Matplotlib中不会看到小刻度。如果需要可以使用axes对象上的minortics_on函数:fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 2))>>> ax.minorticks_on()7、Tickers 如果不像自定义tick参数（因为很麻烦）。可以使用许多内置的Matplotlib的“主题”集合(称为tickers)。from matplotlib import tickerdir(ticker)...
# 自定义小刻度线plt.tick_params(axis='y',which='minor',length=4,color='red') 1. 2. 其中,length参数用来设置小刻度线长度,color参数用来指定小刻度线的颜色。 小结 在数据可视化过程中,小刻度线的使用可以极大提高图表的可读性和美观性。通过本文提供的示例代码,您可以轻松地使用Matplotlib在您的图表中添...
Axis.get_ticklocs():获取刻度线位置的列表。 可以通过minor=True|False关键字参数控制输出minor还是major的tick location。 Axis.get_ticklabels():获取刻度label列表(一个Text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 label。