linestyle='-.')# 隐藏坐标轴的线条forspineinax.spines.values():spine.set_visible(False)# 隐藏上边与右边的刻度 ax.xaxis.tick_bottom() ax.yaxis.tick_left()# 弱化刻度与标签ax.tick_params(colors='gray',direction='out')fortickinax.get
Axes.set_xticks 设置xaxis的刻度位置。Axes.get_xticks 返回数据坐标中xaxis的刻度位置。Axes.set_xticklabels 使用字符串标签列表设置xaxis的标签。Axes.get_xticklabels 获取xaxis的刻度标签。Axes.get_xmajorticklabels 返回xaxis的主要刻度标签,作为的列表Text。Axes.get_xminorticklabels 返回xaxis的次刻度标签,...
## https://stackoverflow.com/questions/10839719/how-to-set-step-on-x-axis-in-my-figure-in-matplotlibplt.yticks([0.05*(n)forninrange(20+1)])plt.xticks([5*(n)forninrange(20+1)])## 展示网格# https://stackoverflow.com/questions/8209568/how-do-i-draw-a-grid-onto-a-plot-in-python...
set_major_locator(plt.NullLocator()) ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter()) plt.show() 多子图坐标标签拥挤问题 # 多子图绘制 fig, ax = plt.subplots(4, 4, sharex=True, sharey=True)#sharex与sharey表示其共享一个x/y轴 plt.show() 尤其是 x 轴的刻度线,数字几乎重叠,很难辨认。
Axis轴 有刻度的spines边线称为轴。水平的是 x轴 ,垂直的是 y轴 。每个轴每一个都是由一个spines轴线,主刻度、次刻度、主刻度标签、次刻度标签和一个轴标签组成。 Spines轴线 Spines是连接轴刻度线和数据区域边界的轴线。它们可以被放置在任意位置,可以选择展示或隐藏它们。
# set xaxis ticks and ticklabels plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label) plt.legend() plt.show() 直方图 和柱状图的区别:柱状图描述离散数据的分布,直方图描述连续数据的分布。图形上,柱状图每个bar间有间隙,直方图没有。 使用场景:展现数据在不同区间的分布特征 ...
# ax.set_aspect(' equal') # 坐标轴等比例 ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=16, colors='g') # 坐标轴刻度格式 ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1)) # 坐标轴刻度间隔1 ax.yaxis.tick_right # y轴坐标布局位置 ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=16) ...
ax.grid(axis='x', color='0.95') # 只显示x方向 ax.legend(title='Parameter where:') ax.set_title('plt.step(where=...)') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19.
ax.text2D(0.05, 0.95, "2D Text", transform=ax.transAxes) # Tweaking display region and labels ax.set_xlim(0, 10) ax.set_ylim(0, 10) ax.set_zlim(0, 10) ax.set_xlabel('X axis') ax.set_ylabel('Y axis') ax.set_zlabel('Z axis') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...