最后透过ax.xaxis.set_major_locator(mticker.MultipleLocator(tick_spacing))就可以设定x轴座标的密集度。
xticks x轴的刻度位置 set_xticks() yticks y轴的刻度位置 set_yticks() xticklabels x轴的刻度标签 set_xticklabels() yticklabels y轴的刻度标签 set_yticklabels() grid 显示或隐藏网格线 grid() legend 显示或隐藏图例 legend() color 线或标记的颜色 color 参数 in plot() linestyle 线的样式(如实...
解决办法 首先汇入matplotlib套件中的ticker,他可以帮忙控制x与y轴的问题。 import matplotlib.ticker as mticker 而后我们使用df.index.size来查看df里面的时间轴长度(数量), 这边除以5你可以想像成分成几等分,或是以tick_spacing的变数来决定一间距显示一座标。 最后透过ax.xaxis.set_major_locator(mticker.Multiple...
(1) 调整字体+旋转 plt.tick_params(labelsize=13, rotation=45) 横纵坐标都调整 plt.xticks(rotation=90, fontsize=14) 只调整横坐标 (2) 调整 x 轴坐标轴密度 import matplotlib.ticker as ticker fig, ax = plt.subplots(1, 1) 。。。 tick_spacing = 10 ax.xaxis.set_major_locator(ticker.Multi...
ticklocation='auto', extend='neither', spacing='uniform', ticks=None, format=None, drawedges=False, filled=True, extendfrac=None, extendrect=False, label='') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. ...
import matplotlib.ticker as ticker tick_spacing = 20 # 通过修改tick_spacing的值可以修改x轴的密度 ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing)) 1. 2. 3. 最终大致效果如下:
set_ticks(levels) cax.ax.tick_params(direction = 'in') cax.set_label('flash density (fl/km^2)') plt.show() 注意: 设置不等间距 colorbar 的时候,要注意 contourf 的 norm, spacing 等参数,以及 colorbar 的参数设置,否则不会生效,或者生效了但是 colorbar 的 colormap 显示不正常。 上述方式...
ax.set_xticks(np.linspace(1,7,7))#np.linspace()函数为等差数列,1至7的7个数组成的等差数列1,2,3,4,5,6,7, ax.set_yticks(np.linspace(50,100,6))#关于等差数列,想了解的可以参看numpy的用法 #设置刻度标签 ax.set_xticklabels(["星期一","星期二","星期三","星期四","星期五","星期六...
ax.set_xticks(xtick,name) 这里的xtick表示想要设置的x轴刻度位置,是一个一维数组。name是一个与xtick大小相同的一维数组,表示对应刻度的标签,如果不填此项,则显示原来的数值。ax.set_yticks()的用法与之相同。 例如这里使用三张子图来表示设置不同坐标刻度的样式。
ax.set_xticklabels(["星期一","星期二","星期三","星期四","星期五","星期六","星期日"],fontproperties="SimHei"\ ,fontsize=12) #这里用到了属性fontproperties可以单独设置x轴标签的字体,也可以用fontsize设置字体大小,还可以用color 设置字的颜色 ...