ax=plt.subplots(figsize=(8,6))x=np.linspace(0,5,50)y=x**2ax.plot(x,y,label='y = x^2')ax.yaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%.2f'))ax.set_title('How2matplotlib.com - FormatStrFormatter Example')ax.legend()plt.show()...
axs[2].xaxis.set_minor_locator(ticker.FixedLocator(np.linspace(0.2, 0.8, 4))) # Linear Locator setup(axs[3], title="LinearLocator(numticks=3)") axs[3].xaxis.set_major_locator(ticker.LinearLocator(3)) axs[3].xaxis.set_minor_locator(ticker.LinearLocator(31)) # Index Locator setup(axs...
在matplotlib中,我们可以使用set_ticks_position()来设置刻度的显示位置。 importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])ax.xaxis.set_ticks_position('top')# 设置x轴的刻度显示在顶部ax.yaxis.set_ticks_position('right')# 设置y轴的刻度显示在右侧plt.show()...
set_ticks(levels) # 设置色条上的标记位置 cb.set_ticklabels(levels) # 设置色条上的标记标签 # 设置clim以匹配边界 plt.clim(-1, 1) plt.show() Scikit-Learn 中包含的 digits 数据集中一些手写数字的有趣可视化效果;该数据集由近 2,000 8 \times 8的缩略图组成,显示了各种手写数字。我们先展示这些...
(0,11,1))# 主刻度plt.yticks(np.arange(-1,2,0.5))# 主刻度plt.gca().yaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.1))# 小刻度# 添加网格线plt.grid(which='both')# 添加标签plt.title('Sin Function with Minor Ticks')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.legend()# 显示图形...
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)
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_...
使用yticks()函数设置了y轴的刻度,每隔0.2显示一个刻度。此外,还可以使用set_major_formatter()和set_minor_formatter()函数来设置主刻度和次刻度的格式。需要注意的是,Matplotlib的刻度位置和方向是相对于坐标轴的位置和方向的。例如,如果坐标轴的位置设置为’left’或’right’,则刻度的位置也会相应地设置为’...
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 fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ax = fig.add_subplot(111) ...
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...