plt.yticks(np.arange(-1, 1.1, 0.2)) # 设置y轴刻度,每隔0.2显示一个刻度 plt.show() 在上面的示例中,我们使用xticks()函数设置了x轴的刻度,每隔一个数值显示一个刻度。使用yticks()函数设置了y轴的刻度,每隔0.2显示一个刻度。此外,还可以使用set_major_formatter()和set_minor_formatter()函数来设置主...
在Matplotlib中,我们可以通过set_ticks方法来设置坐标轴的刻度位置。例如,我们可以将x轴的刻度设置为1、2、3、4、5,代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(1,6)y=np.random.randint(1,10,size=5)plt.plot(x,y)plt.xticks(x)plt.show() Python Copy Output: 2. 设置坐标轴...
如果需要调整坐标轴的字体大小,我们可以使用set_xlabel()和set_ylabel()函数的fontsize参数来设置字体的大小。下面是一个示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.xlabel('X轴标签',fontsize=12)plt.ylabel('Y轴标签',fontsize=14)plt...
font = FontProperties() font.set_family('serif') font.set_name('Times New Roman') font.set_size(14) # 设置坐标轴刻度字体 plt.xticks(fontproperties=font) plt.yticks(fontproperties=font) # 绘制图形 plt.plot(x, y) plt.show() 3. 使用字典设置刻度大小和字体 为了更简洁地设置刻度属性和字体,...
下面为该图的x轴和y轴添加一些刻度 首先需要达到的目标是:将横坐标改为Monday - Sunday,纵坐标为0-40,且间隔为5. 在第二步里添加以下代码: # 2.1 添加刻度 # 设置x,y 轴刻度 x_ticks_label = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'] ...
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1.00))ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.25))ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')ax.tick_params(which='major',width=1.00,length=5)ax.tick_params(which='minor',width=0.75,length=2.5,labelsize=10)ax.set_xlim(0,5)ax.set_...
fontsize=16) ax.set_xlabel('X Axis', fontproperties=prop, fontsize=12) ax.set_ylabel('Y Axi...
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end, stepsize)) 1. 2. The default tick formatter should do a decent job rounding the tick values to a sensible number of significant digits.默认的刻度格式设置器应将刻度值四舍五入为有意义的有效数字位数。However, if you wish to have more control over...
在创建figure对象后,可以通过figure对象的set_size_inches方法设置。 ① 在显示创建figure对象的同时,通过figsize参数指定画布大小 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.figure(figsize=(8,3))plt.plot([1,3,5,7],[4,9,6,8],"r-.o") ...
由于matplotlib中的格式,Y轴刻度值向上舍入为相同的值 对于每个y-axes(ax1和ax2),您应该设置y-ticks。ax.plot函数将自动设置x和y限制。您可以使用相同的限制,只需更改记号的步长,然后可以使用ax.get_xlim()来发现Matplotlib已经设置了哪些限制。 start, end = ax2.get_ylim()ax2.yaxis.set_ticks(np.arange...