importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图表plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y)plt.title('How to adjust xticks frequency - how2matplotlib.com')plt.xlabel('
最直接的调整刻度频率的方法是使用set_xticks()和set_yticks()方法。这两个方法允许我们手动指定刻度的位置。 示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图表plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y)# 设置x轴刻度plt.xticks(np.arange(...
bins=5)# 设置x轴的刻度plt.xticks(range(10)) plt.show()# bins：自定义分组区间（左闭右开）...
# 设置x轴的刻度 plt.xticks(range(10)) plt.show()# bins：自定义分组区间（左闭右开）plt.his...
ylabel("Frequency") plt.ylim(0, 25) plt.xticks(ticks=bins[::3], labels=[round(b,1) for b in bins[::3]]) plt.show() 分类变量的直方图 分类变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色,您可以将分布与表示颜色的另一个分类变量相关联。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
('Histogram') # 设置标题 # 创建第二个轴,并共享x轴 ax2 = ax1.twinx() # 绘制第二个直方图 ax2.hist(data2, bins=30, alpha=0.5, color='red', label='Histogram 2') ax2.set_ylabel('Frequency') # 设置y轴标签 # 添加图例 ax1.legend(loc='upper left') ax2.legend(loc=...
ax.set_ylabel("Y axis") # 显示图表 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 在这个示例中,我们首先导入了matplotlib.pyplot模块,并给它起了一个别名plt。然后,我们准备了一组简单的数据,并使用plt.subplots()创建了一个Figure和一个Axes对...
安装完成后,可以通过导入matplotlib.pyplot模块来使用它。以下是一个简单的示例,绘制一个简单的线条图: import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # 创建图形 plt.plot(x, y) # 显示图形 ...
( "frequency" ) plt. ylim ( 0 , 25 ) plt. xticks ( ticks=bins[:: 3 ], labels=[round(b, 1 ) for b in bins[::3]]) plt. show ( ) 21. 类型变量的直方图分类变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色,您可以将分布...
axs[1, 0].set_ylabel('Frequency') # 第四个子图:箱形图 axs[1, 1].boxplot(y) axs[1, 1].set_title('Box Plot') axs[1, 1].set_xlabel('Data') plt.tight_layout() plt.show() create_subplots() 交互式图表 创建交互式图表可以显著提升用户体验。Matplotlib提供了一个用于创建交互式GUI的工...