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))...
设置坐标轴标题:ax.set_xlabel('X轴标题')、ax.set_ylabel('Y轴标题'),直白明了,标题你最大。 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...
x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)fig,ax=plt.subplots()ax.plot(x,y)ax.set_xticks(np.arange(0,11,1))ax.set_xticks(np.arange(0,10.1,0.1),minor=True)ax.grid(which='minor',alpha=0.2)ax.grid(which='major',alpha=0.5)plt.title('How2matplotlib.com - Major and Minor xticks')plt...
plt.figure(2);ax=plt.subplot(111);ax.plot(x,y,color='yellowgreen',linewidth=4);ax.set_xlabel('time[s]',fontsize=13,position=(0,1e6),ha='left',fontfamily='Times New Roman');ax.set_ylabel('height[m]',fontsize=13,position=(1e6,1),ha='right');ax.set_title('Wave',loc='cen...
sub1 = plt.subplot2grid((3,3),(0,0),rowspan = 1,colspan = 3) # 划分后的图像参数设置方式,需要加上set sub1.set_xlabel("I am x label") sub1.set_xticks(np.linspace(-1,1,11)) sub1.plot(x,y1,color = 'red',linewidth = 1.0,linestyle = '--',marker = '.') sub2 = plt....
在Matplotlib 中,可以通过set_xticks()和set_yticks()方法来设置子图的刻度间隔。这两个方法都接受一个数组作为参数,数组中的每个元素表示刻度的位置。 设置x 轴刻度间隔 首先,我们需要导入 Matplotlib 库: importmatplotlib.pyplotasplt 1. 然后,使用subplot()函数创建一个包含两个子图的大图: ...
上面的示例可以看到,调用两次plot函数,会将sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用subplot()函数将画布分区。【示例】将画布分为区域,将图画到画布的指定区域 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib和numpy模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyas...
fig=plt.figure(figsize=(15,6))ax=fig.add_subplot(111,xlim=(2002.5,2021.5),ylim=(0,6.5),yticks=([]))ax.tick_params("x",labelsize="x-small",which="major")ax.set_xticks(np.arange(2003,2022,2))# step2 plt.plot([2002.5,2021.5],[0,0],color="black",linewidth=1.0,clip_on=False...
ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title('Axes\'s Title', fontproperties = font_S) ax.set_...
subplots(2, figsize=(6, 2), subplot_kw=dict(xticks=[], yticks=[])) ax[0].imshow([colors], extent=[0, 10, 0, 1]) ax[1].imshow([grayscale], extent=[0, 10, 0, 1]) plt.suptitle(cmap_name) plt.show() # 获取所有可用的colormap名称 cmaps = list(matplotlib.colormaps) # ...