x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)*np.exp(-x/10)plt.plot(x,y,label='sin(x) * exp(-x/10)')plt.xlim(auto=True)plt.ylim(auto=True)plt.margins(0.1)plt.title('Auto-adjusting axis limits with margins - how2matplotlib.
参考:how to set axis limits in matplotlib 在Matplotlib中,我们经常需要对图形的坐标轴范围进行设置,以便更好地展示数据。本文将介绍如何在Matplotlib中设置坐标轴的范围,包括设置x轴和y轴的范围,以及设置对数坐标轴的范围。 1. 设置x轴和y轴的范围 我们可以使用xlim()和ylim()函数来设置x轴和y轴的范围。下面...
plt.tick_params(axis=’both’, size=10) 设置刻度的方向和字体大小plt.tick_params(axis=’both’, direction=’in’, fontsize=14) 隐藏y轴的刻度线plt.tick_params(axis=’y’, visible=False) 设置x轴刻度标签的格式为科学计数法plt.ticklabel_format(style=’sci’, scilimits=(0,0)) 显示图表plt....
pl.plot(x1, y1, ’r’)# use pylab to plot x and y 1. pl.plot(x2, y2, ’g’) 1. 1. pl.title(’Plot of y vs. x’)# give plot a title 1. pl.xlabel(’x axis’)# make axis labels 1. pl.ylabel(’y axis’) 1. 1. 1. pl.xlim(0.0, 9.0)# set axis limits 1. pl...
蓝色星型markers:plot(x,y, ’b*’) 2.2.4 图和轴标题以及轴坐标限度 Plot and axis titles and limits import numpy as np import pylab as pl x = [1, 2, 3, 4, 5]# Make an array of x values y = [1, 4, 9, 16, 25]# Make an array of y values for each x value ...
matplotlib.axis.Axis实例处理tick line、grid line、tick label以及axis label的绘制,它包括坐标轴上的刻度线、刻度label、坐标网格、坐标轴标题。通常你可以独立的配置y轴的左边刻度以及右边的刻度,也可以独立地配置x轴的上边刻度以及下边的刻度。 刻度包括主刻度和次刻度,它们都是Tick刻度对象。 Axis也存储了数据用...
) # set the ylim to ymin, ymax If you do not specify args, you can pass the *ymin* and *ymax* as kwargs, e.g.:: ylim(ymax=3) # adjust the max leaving min unchanged ylim(ymin=1) # adjust the min leaving max unchanged Setting limits turns autoscaling off for the y-axis....
# Axis limits s, e = plt.gca().get_xlim() plt.xlim(s, e-2) plt.ylim(4, 10) # Draw Horizontal Tick lines for y in range(5, 10, 1): plt.hlines(y, xmin=s, xmax=e, colors='black', alpha=0.5, linestyles="--", lw=0.5) ...
plt.plot(x, y) plt.ticklabel_format(style='sci', axis='y', scilimits=(0, 0)) #使用科学计数法表示y轴刻度 plt.show() ``` 上述代码将绘制一个折线图,其中y轴数据范围很大。通过使用ticklabel_format方法,我们可以将y轴刻度表示为科学计数法。 4.自定义单位 对于一些特殊的数据类型,也可以根据具体...
6、图和轴标题以及轴坐标限度 Plot and axis titles and limits import numpy as np import pylab as pl x = [1, 2, 3, 4, 5]# Make an array of x values y = [1, 4, 9, 16, 25]# Make an array of y values for each x value ...