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. 4. 5.
1. 使用set_xticks()和set_yticks()方法 最直接的方法是使用set_xticks()和set_yticks()方法来设置x轴和y轴的刻度位置。这些方法允许我们明确指定我们想要显示的刻度位置。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图形plt.figure(figsize=(10,6))...
x=np.linspace(0,10,11)y=x**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y)custom_ticks=[0,2,5,8,10]custom_labels=['Start','Low','Medium','High','Max']ax.set_xticks(custom_ticks)ax.set_xticklabels(custom_labels)plt.title('Custom Tick Labels - how2matp...
使用set_xticks方法设置x轴刻度: 代码语言:txt 复制 ax.set_xticks([1, 2, 3, 4, 5]) 这里的参数是一个列表,表示要设置的刻度位置。 绘制数据集: 代码语言:txt 复制 data1 = [1, 2, 3, 4, 5] data2 = [5, 4, 3, 2, 1] ax.plot(data1, label='Data 1') ax.plot(data2,...
matplotlib.pyplot中的set_xticks和set_xticklabels是用于设置x轴刻度和刻度标签的函数。 set_xticks函数用于设置x轴的刻度位置,可以接受一个列表作为参数,列表中的元素表示刻度的位置。例如,如果要将x轴的刻度设置为[0, 1, 2, 3, 4],可以使用以下代码: ...
20, 8), dpi=80)plt.plot(x, y1, color='orange', label="茶桁")plt.plot(x, y2, color='green', label='同事')# 设置x轴刻度xtick_labels = ['{}月'.format(i) for i in x]my_font = font_manager.FontProperties(fname='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc', size=24)plt.xticks(x...
还可以使用get_xticklines调整刻度线，或者使用get_xticks调整刻度的位置。已经获得了对象，下面就可以进行调整了 3、get / setp 调用plt.getp函数，可以查看它当前具有的参数。例如，假设我们想要样式化下面图的l2:x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots() # Create a figure and an axes....
axes.set_xticks(t)# set ticks fig.tight_layout() plt.show() NullFormatter 1 nullFormatter=NullFormatter()# null formatter FixedFormatter 1 fixedFormatter=FixedFormatter(['1','show','2','to','3','you','4','yeah'])# fixed formatter ...
ax.set_ylim([40,100]) ax.set_xticks(np.linspace(1,7,7)) ax.set_yticks(np.linspace(50,100,6))#可调控字体大小,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",\ ...
ax.set_xticks(index) ax.set_xticklabels([str(i) for i in index]) 使用半对数刻度:如果数据点在X轴上呈现指数增长或幂律分布,我们可以考虑使用半对数刻度。这样可以压缩X轴的范围,使数据点更加紧凑,同时保留数据的相对位置。以下是一个示例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x ...