Matplotlib绘制图形时,会自动根据X,Y轴的数值,自动确定其范围,确保能够涵盖所有的数值。 比如: _, ax = plt.subplots(2,1)#X轴范围0~8,Y轴范围1~100x = np.array(range(0,8)) y = np.random.randint(1,100,8) ax[0].plot(x, y)#X轴范围10~18,Y轴范围100~200x = np.array(range(10,18)...
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) #把y轴的主刻度设置为10的倍数 plt.xlim(-0.5,11) #把x轴的刻度范围设置为-0.5到11,因为0.5不满一个刻度间隔,所以数字不会显示出来,但是能看到一点空白 plt.ylim(-5,110) #把y轴的刻度范围设置为-5到110,同理,-5不会标出来,但是能看到一点空白 plt.show...
在Matplotlib中,可以使用plt.xlim()和plt.ylim()函数来设置x轴和y轴的范围。示例代码如下: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 20, 15, 25, 30] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 设置x轴和y轴的范围 plt.xlim(0, 6) # 设置x轴范围为0到6 ...
第二种:自定义设置,set_xlim() 将 x 轴的数值范围设置为(0到10); set_ylim() 将 y 轴的范围设置为(0到10000)。 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() a1 = fig.add_axes([0,0,1,1]) import numpy as np x = np.arange(1,10) a1.plot(x, np.exp(x),'r') a1.set_...
plt.plot(x, y2, color='blue', linewidth=5.0, linestyle='--') #设置坐标轴范围 plt.xlim((-5, 5)) plt.ylim((-2, 2)) #设置坐标轴名称 plt.xlabel('xxxxxxxxxxx') plt.ylabel('yyyyyyyyyyy') #设置坐标轴刻度 my_x_ticks = np.arange(-5, 5, 0.5) ...
,可以通过设置坐标轴的上下限来实现。下面是完善且全面的答案: 在Python中,可以使用matplotlib库来绘制Boxplot图形。要更改Boxplot的Y轴范围,可以使用matplotlib中的axes对象的set_ylim()方法来设置Y轴的上下限。 具体步骤如下: 导入所需的库: 代码语言:txt ...
除了设置坐标轴的范围之外,我们还可以设置坐标轴的刻度。我们可以使用set_xticks()和set_yticks()函数来设置刻度的位置。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.xticks([0,5,10])plt.yticks([-1,0,1])plt.show() ...
2. 使用ax.set_xlim()和ax.set_ylim()设置轴范围 当使用面向对象的方式创建图表时,我们可以使用Axes对象的set_xlim()和set_ylim()方法来设置轴范围。 示例3:使用Axes对象设置范围 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp fig,ax=plt.subplots()x=np.linspace(0,10,100)y=np.exp(x)ax.plot(x,y,lab...
可以通过设置坐标轴的范围来实现。具体步骤如下: 导入matplotlib库:import matplotlib.pyplot as plt 创建一个图形对象和一个子图对象:fig, ax = plt.subplots() 绘制图形:# 假设有一组X轴和Y轴的数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 20, 15, 25, 30] # 绘制折线图 ax.plot(x, y) 设置X轴...