x=np.linspace(0,10,100)y=np.exp(x)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))ax1.plot(x,y,label='y = e^x')ax1.set_title('X-axis grid only - how2matplotlib.com')ax1.set_xlabel('X-axis')ax1.set_ylabel('Y-axis')ax1.grid(True,axis='x')ax1.legend()ax2.plot(...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.grid(axis="x",which="major")plt.show() which=’minor’ 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ax=plt.gca()ax.set_xlim(0,10)miloc=plt.MultipleLocator(1)ax.xaxis.set_minor_locator(miloc)ax.grid(axis='x',which='minor...
plt.xticks([1,2,3],[r'A',r'B',r'C']) 当然坐标轴是ax级别的元素,也可以通过ax进行设置,方法是ax.set_xticks、ax.set_xticks、ax.set_xticklabels和ax.set_yticklabels进行设置,区别在于一个生成数字刻度,一个生成文字刻度。和plt设置的不同在于,这个会根据图表省略一些刻度值,已满足图表的美观要求。
x=np.linspace(0,5,100)y=x**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))ax.plot(x,y,label='y = x^2')ax.set_title('Major and Minor Gridlines - how2matplotlib.com')ax.grid(which='major',color='#CCCCCC',linestyle='--')ax.grid(which='minor',color='#CCCCCC',linestyle=':')ax.minor...
ax.set_ylim(-1,1) ax.set_xticks([0,5,10]) ax.set_yticks([-1,0,1]) ax.grid(True) 六、总结口决:记忆神助攻 🚀 坐标轴基础设置秘籍 设置坐标轴标题:ax.set_xlabel('X轴标题')、ax.set_ylabel('Y轴标题'),直白明了,标题你最大。
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, ax = plt.subplots()ax.grid(axis="x", linestyle=":", lw=3, color="r")9...
fig,axs=plt.subplots(2,1)x=[1,2,3,4,5]y1=[2,4,6,8,10]y2=[1,3,5,7,9]axs[0].plot(x,y1)axs[0].set_title("Plot 1")axs[1].plot(x,y2)axs[1].set_title("Plot 2")plt.tight_layout()plt.show() 网格grid ...
plt.grid()#网格线显示 plt.savefig('point.jpg') plt.show() plt_point(x,y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 效果: 2、 绘制符号 2、在固定坐标画点、画“#”符号 AI检测代码解析 import matplotlib.pyplot as plt ...
axes[2].set_title('no grid') fig.tight_layout() plt.show() 上述代码执行后,输出结果: 02、Matplotlib坐标轴格式 在一个函数图像中,有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系,这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。Matplotlib 通过 axes 对象的xscale或yscale属性来实现对坐标轴的格式设置。
axes[0].set_title('default grid') axes[1].plot(x, np.exp(x), 'r') #设置网格的颜色,线型,线宽 axes[1].grid(color='b', ls = '-.', lw = 0.25) axes[1].set_title('custom grid') axes[2].plot(x,x) axes[2].set_title('no grid') ...