默认情况下,matplotlib会自动帮我们调节刻度的数量,但有时候也需要我们自定义刻度数量: fig, ax = plt.subplots(4, 4, sharex=True, sharey=True) for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(4)) axi.yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(4)) plt.show() 1. 2. 3. ...
values)# 调整刻度间隔ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())# 每个月显示一个刻度ax.x...
ax.plot(dates, y)# 格式化x轴日期标签ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))# 设置日期格式ax.xaxis.set_major_locator(mdates.AutoDateLocator())# 自动定位标签位置fig.autofmt_xdate()# 自动旋转日期标签以避免重叠plt.show() 使用plt.locator_params()调整标签密度: 你可以...
from matplotlib.ticker import MultipleLocatorwith plt.style.context("seaborn-v0_8"): fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(4)) ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(2)) ax_twinx = ax.twinx() ...
例如,要将x轴刻度线的长度设置为10,可以使用plt.tick_params(axis='x', length=10)。 更改轴的刻度间隔:可以使用set_xticks()和set_yticks()方法来更改x和y轴的刻度间隔。例如,要将x轴刻度间隔设置为0.5,可以使用plt.xticks(np.arange(0, 10, 0.5))。 更改轴的刻度格式:可以使用set_major_formatter()...
set_xlabel & set_ylabel:在Axes对象上设置轴标签。 ax.set_xlabel('X Axis Label') ax.set_ylabel('Y Axis Label') set_xlim & set_ylim:在Axes对象上定制轴范围。 ax.set_xlim(0,10) ax.set_ylim(-1,1) set_xticks & set_yticks:在Axes对象上指定刻度。
plt.grid(axis='y',which='major')plt.show() 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_mino...
xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) ... 添加图例[源码文件] 我们在图的左上角添加一个图例。为此,我们只需要在 plot 函数里以「键 - 值」的形式增加一个参数...
xlabel():设置x坐标轴名称 ylabel():设置y坐标轴名称 xticks():设置x轴刻度 yticks():设置y轴刻度 #创建数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) #创建figure窗口,figsize设置窗口的大小 plt.figure(num=3, figsize=(8, 5)) ...
ax.xaxis.set_label_coords#参数也是轴(Axes)坐标系统中的坐标 import random fig = plt.figure() for i, label in enumerate(('A', 'B', 'C', 'D')): ax = fig.add_subplot(2, 2, i+1) ax.text(0.05, 0.95, label, transform=ax.transAxes, fontsize=16, fontweight='bold', va='top'...