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。tick_spacing = df.index.size/5 # x軸密集度ax.xaxis.set_major_locator(mticker.MultipleLocator(tick_spacing))完整代码 后记 大家mat
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...
次要刻度(minor ticks)、刻度标签(tick labels)、轴标签(axis label)修饰，matplotlib默认只修饰左、下两...
(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...
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...
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...
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:
xtick_spacing = 60 #间隔大小,隔60个标签显示一次 ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 效果: 问题2:一台虚机的数据能用上面的办法解决,但上百台后,x轴又重叠在了一起。 再次重叠的原因是因为虽然时间段相同,但每台虚机的x轴数据(抓取时间)是存在...
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.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.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:标题、坐标轴标签和简单的图例。