plt.rcParams['text.usetex']=True# 启用LaTeX渲染fig,ax=plt.subplots()x=np.linspace(0,2,100)y=x**2ax.plot(x,y)# 设置刻度位置和LaTeX格式的标签ticks=[0,0.5,1,1.5,2]labels=['0','\\frac{1}{2}','1','\\frac{3}{2}','2']ax.xaxis.set_ticks(ticks)ax.xaxis.set_ti...
我们可以通过set_minor_locator方法来设置次要刻度的间隔。例如,我们可以将x轴的次要刻度间隔设置为0.5,代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.tickerimportMultipleLocatorx=np.arange(1,6)y=np.random.randint(1,10,size=5)plt.plot(x,y)plt.gca().xaxis.set_minor_locator(Multiple...
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1.00))ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.25))ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')ax.tick_params(which='major',width=1.00,length=5)ax.tick_params(which='minor',width=0.75,length=2.5,labelsize=10)ax.set_xlim(0,5)ax.set_...
plt.yticks([-1,0,1]) tick_params:调整刻度的样式。 plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10) 三、面向对象接口:高级篇 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...
ticklabel.set_rotation(30) ## 刻度标签相对于坐标轴的位置 ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")## x轴刻度在x轴下方 ax.yaxis.set_ticks_position("left")## y轴刻度在y轴左侧 frommatplotlib.tickerimportMultipleLocator, FormatStrFormatter, AutoMinorLocator ...
ax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.yaxis.set_ticks_position('left') 1. 2. 3. 默认x轴的刻度显示在轴线下面,y的显示在轴线左边,默认都是none,这里修改x的刻度到top顶部,效果图: 4 完整代码及效果图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
使用 Matplotlib.axis.Axis.set_ticks() 方法设置 ticks 数 首先我们创建一个图象：importmathimportnumpy...
.set_color:设置边框颜色:默认白色 .spines:设置边框 .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 ...
ax.spines['left'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.tick_params(which='major', width=1.00, length=5) ax.tick_params(which='minor', width=0.75, length=2.5) ax.set_xlim(0, 5) ...
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...