pi / 4)) #以π(符号)作为大刻度 def format_func(value, tick_number): # find number of multiples of pi/2 N = int(np.round(2 * value / np.pi)) if N == 0: return "0" elif N == 1: return r"\pi/2" elif N == 2: return r"\pi" elif N % 2 > 0: return rf"{N}...
x=np.linspace(0,10,11)y=x**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y)custom_ticks=[0,2,5,8,10]custom_labels=['Start','Low','Medium','High','Max']ax.set_xticks(custom_ticks)ax.set_xticklabels(custom_labels)plt.title('Custom Tick Labels - how2mat...
在matplotlib中,我们可以使用set_ticks_position()来设置刻度的显示位置。 importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])ax.xaxis.set_ticks_position('top')# 设置x轴的刻度显示在顶部ax.yaxis.set_ticks_position('right')# 设置y轴的刻度显示在右侧plt.show()...
我们使用离散颜色条来展示结果,设置ticks和clim来进一步美化结果的颜色条: 代码语言:javascript 复制 # 绘制图表结果 plt.scatter(projection[:, 0], projection[:, 1], lw=0.1, c=digits.target, cmap=plt.cm.get_cmap('cubehelix', 6)) plt.colorbar(ticks=range(6), label='digit value') plt.clim(-...
用法:Axes.set_xticks(self, ticks, minor=False) 用法:Axes.set_xticks(self, ticks, minor=False) 1. 2. 参数:此方法接受以下参数。 ticks:此参数是x轴刻度位置的列表。 minor:此参数用于设置主要刻度线还是设置次要刻度线 返回值:此方法不返回任何值 ...
plt.plot函数的这种灵活性提供了很多的可视化选择。查阅plt.plot帮助文档获得完整的选项说明。 使用plt.scatter绘制散点图 第二种更强大的绘制散点图的方法是使用plt.scatter函数,它的使用方法和plt.plot类似: plt.scatter(x, y, marker='o'); plt.scatter和plt....
ylim(-2,3) new_ticks=np.linspace(-1,2,5)#小标从-1到2分为5个单位 plt.xticks(new_ticks)#进行替换新下标 plt.yticks([-2,-1,1,2,], [r'$really\ bad$','$bad$','$well$','$really\ well$']) ax=plt.gca()#gca=get current axis ax.spines['right'].set_color('none')#边框...
lut:一个整数。如果非None,则指定了查询表的number of entries 4.2 matplotlib.cm.register_cmap(name=None, cmap=None, data=None, lut=None):注册一个colormap。有两种使用方式: register_cmap(name='swirly', cmap=swirly_cmap):此时cmap参数必须是matplotlib.colors.Colormap实例。name默认为该Colormap实例的...
colorbar(ticks=range(6), label='digit value') plt.clim(-0.5, 5.5) 1. 2. 3. 4. 5. 我们从流形学习中的映射中可以观察到一些有趣现象:例如,图表中 5 和 3 有一些重叠的部分,这表示一些手写体中 5 和 3 是比较难以辨别的,因此对于自动识别算法来说这是比较容易混淆的部分。而 0 和 1,它们在...
# Let’s create a simple pie plot# Assume that we have a data on number of tickets resolved in a month# the manager would like to know the individual contribution in terms of tickets closed in the week# dataTickets_Closed =Agents =# create pie chartplt.pie(Tickets_Closed, labels = Age...