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_t...
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...
我们也可以使用 Python 中的 Matplotlib.axis.Axis.set_ticks() 来设置轴。import math import numpy a...
#设置x坐标刻度数字或名称的位置 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #设置边框位置 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ax = plt.gca() #设置上边和右边无边框 ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top']...
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。
设置两次plot的legend。如果需要单独控制每条曲线(符号)的legend,在上述4步骤中应该在plot时获取plot和axis的句柄。详情可参考文末列出的参考网站(matplotlib的官方文档)。 ## set legend ax1.legend(loc='upper left',fontsize=8); 设置坐标轴的Ticks。下面分别展示两种不同方法。设置X轴ticks的方法可以指定major ...
ax.spines["left"].set_position(("data", 0))#所有位置:top,bottom,both,default,noneax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.xaxis.set_label_position('top')#所有位置:left,right,both,default,noneax.yaxis.set_ticks_position('right')
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 ...
ax.set_xlabel('时间 [s]') ax.set_ylabel('阻尼振荡 [V]') plt.show() (2)与坐标轴间距 x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100) y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3)) fig.subplots_adjust(bottom=0.15, left=0.2) ...
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)ax.set_ylim(0, 1) ...