6))plt.plot(x,y,label='sin(x)')# 设置x轴刻度plt.xticks(np.arange(0,11,2))# 设置y轴刻度plt.yticks(np.arange(-1,1.1,0.5))plt.title('How to change axis interval - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X axis')plt.ylabel('Y axis')plt.legend...
ax=plt.subplots()ax.plot(x,y,label='sin(x)')# 设置x轴的可视范围ax.xaxis.set_view_interval(2,8)# 设置y轴的可视范围ax.yaxis.set_view_interval(-0.5,0.5)plt.title('How2matplotlib.com - set_view_interval() Example')plt.legend()plt.show()...
ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.MinuteLocator(interval=desired_interval)) # 如果是时间...
设置x轴刻度标签的显示格式和频率: 代码语言:txt 复制 ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=1)) # 设置刻度间隔为1天 ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) # 设置刻度标签的显示格式为年-月-日 可选:设置x轴刻度标签的旋转角度,以...
ax.set_xlabel('X Axis') ax.set_ylabel('Y Axis') # 显示图形 plt.show() 在这个例子中,我们使用np.linspace函数生成一组等距的数据点,然后使用np.sin函数计算每个点的正弦值。接下来,我们创建图形和坐标轴,并使用plot函数绘制曲线。最后,我们设置标题和轴标签,并使用plt.show()显示图形。运行代码后,您将...
ax.xaxis.set_ticks_position:设置x轴刻度数字/名称的位置 set_position:设置边框位置 # 设置x轴刻度数字/名称的位置为bottom(可选top,bottom,both,default,none) ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 使用.spines选择底部边框(x轴),使用.set_position设置边框(x轴)位置在y=0处 ...
使用次要刻度:如果X轴上的时间数据非常密集,可以考虑使用次要刻度来显示更详细的时间信息。可以使用plt.gca().xaxis.set_minor_locator(mdates.HourLocator(interval=1))来设置每小时显示一个次要刻度。 数据分组显示:如果数据点之间的时间间隔非常小,可以考虑将数据进行分组显示,以减少重叠。可以通过对数据进行聚合或者...
ax1.axis('off') #将xy轴隐藏 draw_line(each_level) #画线算法draw_level(each_level) #画圆算法 初始化的内容里比较简单,我们定义了整个画布的范围,属性,以及画出了首帧图片。(也就是上一次那个不会动的图) 之后我们需要定义出,每一次图片更新时,都需要做些什么。从当前的效果而言,就是每次更新,随机...
axes[1].xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y年%m月%d日')) #设置副刻度格式 days_loc = mpl.dates.DayLocator(interval=10) # 每10个单位长度显示一次副刻度,这种方法比上面的方法简单,但是未必是整数倍或对齐主刻度 axes[1].xaxis.set_minor_locator(days_loc) ...
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(bymonthday=range(1,32), interval=10)) ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m-%d")) plt.subplots_adjust(bottom=0.13,top=0.95) ax.plot(d['COLLECTTIME'],d['VALUE'],'ro-',) ...