下面是一个示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.tickerimportFuncFormatterx=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)defformat_func(value,tick_number):returnf'{value:.2f}'plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_func))plt.show() Python Copy ...
axis()函数提供了一种同时设置X轴和Y轴范围的便捷方法。 示例4:使用axis()函数设置范围 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=x**2plt.plot(x,y,label='x^2')plt.axis([0,8,0,50])plt.title('Setting both axes limits with axis() - how2matplotlib.com')plt....
如果指定的位置已存在坐标区,则此命令会将该坐标区设为当前坐标区。 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/axis.html?s_tid=doc_ta axis(limits)指定当前坐标区的范围。以包含 4 个、6 个或 8 个元素的向量形式指定范围。 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/axes.html?s_tid=doc_ta axes...
Axes.get_frame_on获取是否绘制轴矩形补丁。 Axes.set_axisbelow设置轴刻度线和网格线是在大多数艺术家上方还是下方。 Axes.get_axisbelow获取轴刻度和网格线是在大多数艺术家上方还是下方。 Axes.grid配置网格线。 Axes.get_facecolor获取轴的面色。 Axes.set_facecolor设置轴的面色。 轴/极限Axis / limits): Axe...
primitive是基本要素,它包含一些我们要在绘图区作图用到的标准图形对象,如曲线Line2D,文字text,矩形Rectangle,图像image等。container是容器,即用来装基本要素的地方,包括图形figure、坐标系Axes和坐标轴Axis。他们之间的关系如下图所示: artist类可以参考下图。
_, ax = plt.subplots() # Draw bars, position them in the center of the tick mark on the x-axis ax.bar(x_data, y_data, color = '#539caf', align = 'center') # Draw error bars to show standard deviation, set ls to 'none' ...
import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() x = [1,2] y = [[0.1, 0.6, 0.9],[0.5,0.7,0.8]] colors = ['red', 'blue'] ax.set_title("Algorithm comparison - p-values") for xe, ye, c in zip(x, y, colors): ax.scatter([xe] * len(ye), ye, c=c) ax.set...
fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) stratify(ax, 2) plt.show() 函数stratify将绘图的x-scale更改为平方根函数。这看起来有点正确。下面是与上述代码对应的最小示例图(不是实际数据)。 我想控制x-scale中的非线性,这就是我引入power参数的原因。但是,当我将power参数更改为与2不同的值时,绘图根...
x=np.logspace(0,5,100)y=x**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y,label='x^2')# 设置x轴为对数刻度ax.set_xscale('log')ax.xaxis.set_major_locator(LogLocator(base=10))# 设置y轴为对数刻度ax.set_yscale('log')ax.yaxis.set_major_locator(LogLocator(base=10))ax.set_titl...
先创建一个子图并获得其X轴对象axis: Fig, ax = plt.subplots() axis = ax.xaxis 获得axis对象的刻度位置的列表: Axis.get_ticklocs() 获得axis对象的刻度标签以及标签中的文字: axis.get_ticklabels() #获得刻度标签的列表 [x.get_text() for x in axis.get_ticklabels()] 获得轴上表示主刻度线的...