This tutorial explains how we can set number of ticks in a Matplotlib figure using the Matplotlib.ticker.MaxNLocator class and set_ticks() method.
调整坐标轴范围:ax.set_xlim([最小值, 最大值])、ax.set_ylim([最小值, 最大值]),界限由你定,自由伸缩。 设置坐标轴刻度:ax.set_xticks([刻度列表])、ax.set_yticks([刻度列表]),刻度自由排,灵活调整。 自定义刻度标签:ax.set_xticklabels(['标签1', '标签2'])、ax.set_yticklabels(['标签1...
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()...
Axes.set_xticks()和Axes.set_yticks() setp() 控制坐标轴显示 移动坐标轴位置 设置坐标轴的位置和展示形式 向画布中任意位置添加任意数量的坐标轴 做法类似于在画布中设置子区,但子区不能在画布的任何位置进行设置,添加坐标轴却可以在画布中进行任意结构形式的多视图布局。通过在画布中添加坐标轴,我们可以实现在...
set_xticklabels(labels, fontdict=None, minor=False, **kwargs) 综合举例(1)如下: 设置指定位置的标注更改为其他的标注: ... plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2,0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$+\pi/2$',r'$+\pi$']) ...
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...
plt.setp(line,color = "r",alpha = 0.6,ls = "-.") 1. 2. 3. 自定义x,y坐标刻度 1.xticks()和yticks()方法 x = np.linspace(0,2*np.pi,100) line, = plt.plot(x,np.sin(x))#对坐标刻度进行自定义设置,第一个列表为正常的显示值,第二个列表为想设置成的样式 ...
y_ticks = range(40) axes[0].set_xticks(x[::5], x_ticks_label[::5]) axes[0].set_yticks(y_ticks[::5]) axes[1].set_xticks(x[::5], x_ticks_label[::5]) axes[1].set_yticks(y_ticks[::5]) axes[0].grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) ...
, x_ticks_label[::5]) plt.yticks(y_ticks[::5]) # 2.2 添加网格显示 plt.grid(True, ...
axi.set(xticks=[], yticks=[]) 因为每个数字都是使用 64 个像素点渲染出来的,我们可以认为每个数字是一个 64 维空间中的点:每个维度代表这其中一个像素的灰度值。但是要在图表中将这么高维度空间的联系可视化出来是非常困难的。有一种做法是使用降维技术,比方说使用流形学习来减少数据的维度然而不会丢失数据中...