x=np.linspace(0,10,100)y=np.exp(x)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))ax1.plot(x,y,label='y = e^x')ax1.set_title('X-axis grid only - how2matplotlib.com')ax1.set_xlabel('X-axis')ax1.set_ylabel('Y-axis')ax1.grid(True,axis='x')ax1.legend()ax2.plot(...
使用axes对象的xaxis或yaxis属性，调用set_major(minor)_formatter(locator)函数，并传入类名。8、grid 自定义网格线可以突出数据范围。在Matplotlib中，可以使用轴线对象的网格函数创建和自定义网格。下面是一个垂直网格的例子:fig, ax = plt.subplots()ax.grid(axis="x", linestyle=":", lw=3, color="r")9...
plt.xticks([1,2,3],[r'A',r'B',r'C']) 当然坐标轴是ax级别的元素,也可以通过ax进行设置,方法是ax.set_xticks、ax.set_xticks、ax.set_xticklabels和ax.set_yticklabels进行设置,区别在于一个生成数字刻度,一个生成文字刻度。和plt设置的不同在于,这个会根据图表省略一些刻度值,已满足图表的美观要求。
设置坐标轴刻度:ax.set_xticks([刻度列表])、ax.set_yticks([刻度列表]),刻度自由排,灵活调整。 自定义刻度标签:ax.set_xticklabels(['标签1', '标签2'])、ax.set_yticklabels(['标签1', '标签2']),刻度有名,清晰易懂。 开启网格线:ax.grid(True),数据对比,一目了然。 标签标题定风格,轴范围显...
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_minor_locator(miloc)ax.grid(axis='x',which='minor')plt.show()...
axes[2].set_title('no grid') fig.tight_layout() plt.show() 上述代码执行后,输出结果: 02、Matplotlib坐标轴格式 在一个函数图像中,有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系,这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。Matplotlib 通过 axes 对象的xscale或yscale属性来实现对坐标轴的格式设置。
现在只能通过set_属性名的方法设置 ax1.set_title('ax1_title') # 设置小图的标题 # 子视图2 ax2 = **plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)** # 跨两列 ax2.set_facecolor('green') ax2.plot(x,np.cos(x),color = 'red') # 子视图3 ax3 = **plt.subplot2grid((3, 3)...
Grid:设置网格颜色和线型; Legend:设置图例和其中的文本显示; Lines:设置线条颜色、宽度、线型等; Savefig:对保存图像进行单独设置; Xtick和ytick:X、Y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向和标签大小。 全局参数定制 import matplotlib as pltprint(plt.matplotlib_fname())#显示当前用户的配置文件目录 ...
subplots(1,3) a.grid(axis='y',linestyle='dotted', color='b') a.plot(x, y) a.set_...
axes[0].set_title('default grid') axes[1].plot(x, np.exp(x), 'r') #设置网格的颜色,线型,线宽 axes[1].grid(color='b', ls = '-.', lw = 0.25) axes[1].set_title('custom grid') axes[2].plot(x,x) axes[2].set_title('no grid') ...