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。
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...
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...
(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...
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。我们先展示这些手写数字,然后展示其二维降维后的散点图,用离散...
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:
在matplotlib中,可以通过使用set_rotation()方法来调整坐标轴标签的旋转角度。 示例代码如下: importmatplotlib.pyplotasplt ax=plt.gca()ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45)ax.yaxis.set_tick_params(rotation=90)plt.show() Python Copy Output:
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_title(r'Histogram of IQ: $\mu=100$, $\sigma=15$') # Tweak spacing to prevent clipping of ylabel fig.tight_layout() plt.show() 3.3 路线 import matplotlib.pathasmpath import matplotlib.patchesasmpatches import matplotlib.pyplotasplt ...
labelrotation:旋转类标一定的角度,与在set_xticklabels()中的参数rotation作用相同。 我们来实际操作一下 代码语言:txt AI代码解释 #将此代码插入到之前的代码中即可 ax.tick_params(left=False,pad=8,direction="in",length=2,width=3,color="b",labelsize=12) ax.tick_params("x",labelrotation=10)#类...