1. 使用set_xticks()和set_yticks()方法 最直接的方法是使用set_xticks()和set_yticks()方法来设置x轴和y轴的刻度位置。这些方法允许我们明确指定我们想要显示的刻度位置。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图形plt.figure(figsize=(10,6))...
最直接的修改刻度位置的方法是使用set_xticks()和set_yticks()方法。这两个方法允许你指定刻度的精确位置。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y)plt.title('How to change ticks in Matplotlib - how2matplotlib.com...
调整坐标轴范围:ax.set_xlim([最小值, 最大值])、ax.set_ylim([最小值, 最大值]),界限由你定,自由伸缩。 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...
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...
ax1.set_prop_cycle(custom_cycler) ax1.plot(x,yy) ax1.set_xticks(np.linspace(0, 2 * np.pi,3),labels=['$0$','$\pi$','$2\pi$']) ax1.set_yticks(np.linspace(-1,1,3)) ax1.set_title('临时使用的custom_cyler') plt.tight_layout() ...
set(xticks=[], yticks=[]) plt.show() # 导入必要的库 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.manifold import Isomap import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as mcolors # 加载数据集,这里我们选择6个类别的手写数字 digits = load_digits(n_class=6) # 使用Isomap...
set_yticks(np.linspace(-1, 1, 5)) #设置y轴标签,-1,1之间5个刻度 #设置图里显示方式,bbox_to_anchor(x, y, width, height),单位为横纵长度的百分数 #也就是图例中心点画在横轴的110%,纵轴的0%处,宽度为20%y轴坐标处,一般而言前两个参数就可以满足使用 ax2.legendax2.legend(bbox_to_anchor...
ax.set_xticklabels(['-1.0','-0.5','0','0.5','1.0'], fontsize=20.0) ax.set_yticks([-1.0, -0.5, 0, 0.5, 1.0]) ax.set_yticklabels(['-1.0','-0.5','0','0.5','1.0'], fontsize=20.0) ax.spines['right'].set_color('none') ...
pi/2, np.pi]) yticks([-1, 0, +1]) ... 设置记号的标签[源码文件] 记号现在没问题了,不过标签却不大符合期望。我们可以把 3.142 当做是 π,但毕竟不够精确。当我们设置记号的时候,我们可以同时设置记号的标签。注意这里使用了 LaTeX。 ... xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi...
fig.set_xticklabels() y轴刻度标签,基于上面设置的y刻度(需要首先创建一个画布实例并赋值给fig) plt.xlim([0,12]) plt.ylim([0,1.5]) plt.xticks(range(10)) plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2]) fig.set_xticklabels("%.1f"%iforiinrange(10)) ...