set_xlim & set_ylim:在Axes对象上定制轴范围。 ax.set_xlim(0,10) ax.set_ylim(-1,1) set_xticks & set_yticks:在Axes对象上指定刻度。 ax.set_xticks([0,5,10]) ax.set_yticks([-1,0,1]) set_xticklabels & set_yticklabels:在Axes对象上自定义刻度标签。 ax.set_xticklabels(['Low',...
# Import Libraryimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# Create subplotfig, ax = plt.subplots()# Define Datax = np.linspace(0, 5 * np.pi, 150) y = np.cos(60*x)# Plotax.plot(x, y)# Set ticklabelsax.set_yticks([-1 , 0, 1]) ax.set_yticklabels(['Label-1', ...
ax.set_yticks([data_mean], minor=True) #设置y次要刻度 major_yticklabels_list = ax.set_yticklabels(yticks_label, fontdict=dict(fontsize=15)) #设置y主要刻度标签 minor_yticklabels_list = ax.set_yticklabels([str(data_mean) + '万元'], fontdict=dict(fontsize=15, color='#ff0000'), ...
y)# 定义一个函数来格式化大数字defformat_number(num):returnf'{num/1000000:.1f}M'# 获取当前的刻度位置ticks=ax.get_yticks()# 设置新的刻度标签ax.yaxis.set_ticklabels([format_number(tick)fortickinticks])# 添加标题plt.title(
ax2.set_yticks([0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]) ax2.set_yticklabels(["", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", ]) # ax2.set_yticklabels([0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]) ...
ax.spines['left'].set_linewidth(2) #将侧轴、顶部轴设置为None ax.spines['right'].set_color(None) ax.spines['top'].set_color(None) ax.plot([1,2,3,4,5]) plt.show() 输出结果如下: 03、Matplotlib坐标轴范围 Matplotlib 可以根据自变量与因变量的取值范围,自动设置 x 轴与 y 轴的数值大小...
有时候我们需要调整刻度的位置,使得更符合数据的展示。在matplotlib中,我们可以使用set_xticklabels()和set_yticklabels()方法来设置x轴和y轴的刻度位置。 importmatplotlib.pyplotasplt plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])plt.xticks([1,2,3,4],['A','B','C','D'])# 设置x轴的刻度位置为A、B...
set_yticks([.5]) axr.set_yticklabels(['Xovee']) Tick 刻度 设置刻度的长、宽、颜色 # axis 默认是 both, 或者 x 和 y # which 可以是 major, minor, both ax.tick_params(axis='both', which='major', color='blue', length=10, width=3) 自定义刻度的位置和标签 plt.xticks()、plt.y...
set_xlim(0,4) axes.set_ylim(0,3) axes.set_xticklabels([]) axes.set_yticklabels([]) show() 多重网格[源码文件] from pylab import * subplot(2,2,1) subplot(2,2,3) subplot(2,2,4) show() 极轴图[源码文件] from pylab import * axes([0,0,1,1]) N = 20 theta = np.arange...
xticks() 和 yticks() 函数接受一个列表对象作为参数,列表中的元素表示对应数轴上要显示的刻度。如下所示: ax.set_xticks([2,4,6,8,10]) x 轴上的刻度标记,依次为 2,4,6,8,10。您也可以分别通过 set_xticklabels() 和 set_yticklabels() 函数设置与刻度线相对应的刻度标签。