x=np.linspace(0,4*np.pi,100)y=np.sin(x)fig,ax=plt.subplots()ax.plot(x,y)ax.xaxis.set(ticks=[0,np.pi,2*np.pi,3*np.pi,4*np.pi],ticklabels=['0','π','2π','3π','4π'])ax.yaxis.set(ticks=[-1,0,1],ticklabels=['Min','Zero','Max'])plt.title('Sine Wav...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个简单的图表fig,ax=plt.subplots()ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='how2matplotlib.com')# 设置x轴的透明度为0.5ax.xaxis.set_alpha(0.5)plt.title('x轴透明度设置示例')plt.legend()plt.show() Python Copy Output: 在这个例子中,我们创建了一...
ax.spines['top'].set_color('none')#隐藏掉左边框线 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#设置坐标轴位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left')#设置坐标轴位置 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#绑定坐标轴位置,data为根据数据自己判断 ax.spines['left'].set_position(('data',0...
from matplotlib.ticker import EngFormatterax.xaxis.set_major_formatter(EngFormatter())使用axes对象的xaxis或yaxis属性，调用set_major(minor)_formatter(locator)函数，并传入类名。8、grid 自定义网格线可以突出数据范围。在Matplotlib中，可以使用轴线对象的网格函数创建和自定义网格。下面是一个垂直网格的例子:fig...
from matplotlib.ticker import MultipleLocatorwith plt.style.context("seaborn-v0_8"): fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(4)) ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(2)) data = df[df["zbCN"]...
set_xlabel & set_ylabel:在Axes对象上设置轴标签。 ax.set_xlabel('X Axis Label') ax.set_ylabel('Y Axis Label') set_xlim & set_ylim:在Axes对象上定制轴范围。 ax.set_xlim(0,10) ax.set_ylim(-1,1) set_xticks & set_yticks:在Axes对象上指定刻度。
同时,针对每一个设置,Axes都有单独的set方法,以方便我们的使用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ax.set_xlim([0,3.5])ax.set_ylim([0,1])ax.set_title('A Different Example Axes Title')ax.set_ylabel('Y-Axis (changed)')ax.set_xlabel('X-Axis (changed)') ...
axis: 可以是'both'(默认值),'x', 或'y',决定画在哪个轴上的网格。 kwargs: 其他线条属性,如线条风格、宽度和颜色。 示例 (1)基本用法 importmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]plt.plot(x,y)plt.grid(True)# 打开网格plt.show() ...
通过调用axis(),可以实现将图形变得紧凑、调整坐标轴的刻度范围和隐藏坐标轴的显示。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #set #1 plot plt.axes([0.05,0.7,0.3,0.3],frameon=True,facecolor="y",aspect="equal") plt.plot(np.arange(3),[0,1,0],color="blue",linewidth = 2,linestyle...
.xaxis.set_ticks_position:设置x坐标刻度数字或名称的位置 .yaxis.set_ticks_position:设置y坐标刻度数字或名称的位置 .set_position:设置边框位置 x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 plt.figure() plt.plot(x, y2) ...