x_major_locator=MultipleLocator(1)#把x轴的副刻度间隔设置为.5,并存在变量里 x_minor_locator=MultipleLocator(.5)#调用刻度设置 ax.xaxis.set_minor_locator(x_minor_locator)ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)ax.tick_params(axis='y',direction='in',labelsize=8,length=3.5)ax.tick_params...
Axis.set_major_locator 和 Axis.set_minor_locator 方法,用于设置 major ticks 和 minor ticks 的位置。 Axis.set_major_formatter 和 Axis.set_minor_formatter 方法,用于设置 major ticks 和 minor ticks 的格式。 1.一般设置 xaxis 和 yaxis 是容器,因此一般来说可用 xaxis.set_ 和 yaxis.set_ 来设置 ...
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.0))## MultipleLocator(1.0)表示刻度间隔1.0 ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.0)) ## 设置副刻度位置 ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.25))## 副刻度一格0.25 ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4))## 自动设置副刻度,一格分...
ax=plt.subplots(figsize=(10,6))x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)ax.plot(x,y)ax.set_title('FixedLocator Example - how2matplotlib.com')minor_ticks=[0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5]ax.xaxis.set_minor_locator(FixedLocator(minor_ticks))plt.show()...
除了上述参数外,还可以使用set_major_locator()和set_minor_locator()函数来设置主刻度和次刻度的位置。这些函数可以接受一个Locator对象作为参数,该对象用于确定刻度的位置。常用的Locator对象包括MaxNLocator、AutoLocator等。例如,以下代码将使用MaxNLocator对象来设置y轴的主刻度位置: from matplotlib.ticker import ...
xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(20)) plt.show() 影藏刻度或标签 最常见的刻度线/标签格式化操作可能就是隐藏刻度线或标签。 这可以使用 plt.NullLocator 和plt.NullFormatter 来完成,如下图所示(见下图): ax = plt.axes() rng = np.random.default_rng(1701) ax.plot(rng.random(50)) ax.grid...
我们对刻度进行设置主要就是对主要刻度和次要刻度的Locator和Formatter进行设置.调用axis对象的set_major / minor_ locator / formatter()方法即可 有的时候我们想要隐藏图像的刻度和标签.受到上面的启发,我们只需要为set_major_locator()和set_major_formatter()设定为plt.NullLocator()和plt.NullFormatter()对象即可 ...
ax.xaxis.set_minor_locator( xminorLocator ) ax.yaxis.set_major_locator( ymajorLocator ) ax.yaxis.set_minor_locator( yminorLocator ) 刻度格式 刻度格式由 Formatter 继承来的类控制。 formatter仅仅作用于单个刻度值并且返回轴的字符串。 相关的子类请参考官方文档。
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)) data = df[df["zbCN"]...
xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 4)) fig 1. 2. 3. 但是上图看起来有点傻:我们可以看出刻度确实是 的倍数,但是使用了小数的展示让它们看起来很奇怪。要修正这些标签,我们需要修改刻度的 formatter。在这种情况中,没有內建的 formatter 可以给我们使用,因此我们使用plt.FuncFormatter,这个...