最后透过ax.xaxis.set_major_locator(mticker.MultipleLocator(tick_spacing))就可以设定x轴座标的密集度。
解决办法 首先汇入matplotlib套件中的ticker,他可以帮忙控制x与y轴的问题。 import matplotlib.ticker as mticker 而后我们使用df.index.size来查看df里面的时间轴长度(数量), 这边除以5你可以想像成分成几等分,或是以tick_spacing的变数来决定一间距显示一座标。 最后透过ax.xaxis.set_major_locator(mticker.Multiple...
set_major_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 2)) ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(np.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 ...
(1) 调整字体+旋转 plt.tick_params(labelsize=13, rotation=45) 横纵坐标都调整 plt.xticks(rotation=90, fontsize=14) 只调整横坐标 (2) 调整 x 轴坐标轴密度 import matplotlib.ticker as ticker fig, ax = plt.subplots(1, 1) 。。。 tick_spacing = 10 ax.xaxis.set_major_locator(ticker.Multi...
ax.tick_params() ###看一下此函数的一些重要参数 axis: 可选"x","y","both",默认"both",分别代表,对x轴操作,对y轴操作,对两个轴都操作。 direction: 可选 "in","out","inout"代表,刻度线显示在坐标轴里面,坐标轴外边,双边 为了更加显眼,让大家看出不同,我超纲操作了一下,给刻度线设置一下颜色...
2.2 tick_params()函数 代码语言:txt AI代码解释 ##借用函数tick_params()可以装修轴上的刻度线和轴标签 ax.tick_params() ###看一下此函数的一些重要参数 axis: 可选"x","y","both",默认"both",分别代表,对x轴操作,对y轴操作,对两个轴都操作。 direction: 可选"in","out","inout"代表,刻度线显...
import matplotlib.ticker as ticker tick_spacing = 20 # 通过修改tick_spacing的值可以修改x轴的密度 ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing)) 1. 2. 3. 最终大致效果如下:
可以使用axis的set_ticks方法手动设置标签位置,使用axis的set_ticklabels方法手动设置标签格式 x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100) y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) 1. 2. # 使用axis的set_ticks方法手动设置标签位置的例子,该案例中由于tick设置过大,所以会影响绘图美观,不建议用此方式进行...
plt.axis([-1,11,-1.5,1.5]); 当然plt.axis()函数不仅能设置范围,还能像下面代码一样将坐标轴压缩到刚好足够绘制折线图像的大小: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('tight'); 还可以通过设置'equal'参数设置x轴与y轴使用相同的长度单位:
plt.axis('tight'); 还可以通过设置'equal'参数设置x轴与y轴使用相同的长度单位: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('equal'); 更多关于设置 axis 属性的内容请查阅plt.axis函数的文档字符串。 折线图标签 本节最后介绍一下在折线图上绘制标签:...