ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') 1. 使用.spines设置边框:x轴;使用.set_position设置边框位置:y=0的位置;(位置所有属性:outward,axes,data) ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) plt.show() 1. 2. 使用.yaxis.set_ticks_position设置y坐标刻度数字或名称的位置:left.(所有位置:left...
Axis:指坐标系中的垂直轴与水平轴,包含轴的长度大小(图中轴长为 7)、轴标签(指 x 轴,y轴)和刻度标签; Artist:您在画布上看到的所有元素都属于 Artist 对象,比如文本对象(title、xlabel、ylabel)、Line2D 对象(用于绘制2D图像)等 Matplotlib.pyplot接口汇总 Matplotlib figure图形对象 在Matplotlib 中,面向对象编程...
if spine == "top" or spine == "right": plt.gca().spines[spine].set_color("none") plt.gca().xaxis.set_ticks_position("bottom") plt.gca().yaxis.set_ticks_position("left") plt.xlim(0.0,4.0) plt.ylim(-3.0,3.0) plt.ylabel("y_axis") plt.xlabel("x_axis") plt.grid(True,ls=...
ax.set_yticks(np.linspace(50,100,6))#可调控字体大小,样式, ax.set_xticklabels(["星期一","星期二","星期三","星期四","星期五","星期六","星期日"],fontproperties="SimHei",fontsize=12) ax.set_yticklabels(["50kg","60kg","70kg","80kg","90kg","100kg"]) ax.tick_params(left=...
ax.spines['top'].set_color('none') # 设置x坐标轴为下边框 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 设置y坐标轴为左边框 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置x轴, y轴在(0, 0)的位置 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ...
()函数为等差数列,1至7的7个数组成的等差数列1,2,3,4,5,6,7, ax.set_yticks(np.linspace(50,100,6))#关于等差数列,想了解的可以参看numpy的用法 #设置刻度标签 ax.set_xticklabels(["星期一","星期二","星期三","星期四","星期五","星期六","星期日"],fontproperties="SimHei"\ ,fontsize=...
ax.spines["bottom"].set_linewidth(3)#底轴线条宽度设置 #ax.spines["bottom"].set_linestyle("--")#这里可以设置线条的类型。这是增加的哈,之前没讲。 ax.tick_params(pad=4,left=False) ax.tick_params(axis="x",labelrotation=10) ax.set_title("某某水果店一周水果销售量统计图",fontsize=18,ba...
最后，我想要3条线表示温度，列(条)表示雨，并使第二个y标度(表示雨)更大，这样条就不会与温度重叠...
categories=['A','B','C','D','E']values=[15,30,45,10,25]y_pos=np.arange(len(categories))plt.figure(figsize=(12,6))plt.barh(y_pos,values,height=0.5,align='center',left=5)plt.yticks(y_pos,categories)plt.xlabel('Values')plt.title('Advanced Horizontal Bar Chart - how2matplotlib...
相关的函数还有plt.axis(注意:这不是plt.axes函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个[xmin, xmax, ymin, ymax]的列表参数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis([-1,11,-1.5,1.5]); ...