ax.set(xlim=(xlim_param[0], xlim_param[1]), xticks = xticks_param, ylim=(ylim_param[0],ylim_param[1] ), yticks = yticks_param) #显示图片 plt.show() 运行结果 2.实例2 程序 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np if __name__ == '__main__': #OO 风格x = np....
axes.set_xlim(下限, 上限) 设置刻度 方法1 采用axes.set_xticks(ticks)方法,x轴的刻度就是一维数组ticks。也可以通过set_xticklabels()函数设置与刻度线相对应的刻度标签。 方法2 见:(38条消息) matplotlib设置坐标轴刻度间隔_单单一个越字的博客-CSDN博客_matplotlib坐标轴刻度间距 Matplotlib中文乱码解决方案 i...
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=12) #这里用到了属性fontproperties可以单独设置x轴标签的字体,也可以用...
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,right,both,default,none) ax.yaxis.set_ticks_position('left') 1. 使用.spines设置边框:y轴;使用.set_position设置边框位置:x=0的位置;(位置所有属性:outward,axes,data) 使用plt.show显示图像. ax.spines['left'].set_po...
ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') # 添加局部放大图的坐标轴 axins = ax.inset_axes([0.5, 0.5, 0.3, 0.3]) # 参数为[left, bottom, width, height] axins.plot(x_zoom, y_zoom) axins.set_title('Zoomed In') axins.set_xticks([]) # 隐藏刻度标签 axins.set_yticks([]) # ...
ax.set_xlim(1,7.1)#x轴从1到7.1 ax.set_ylim(40,100)#y轴从40到100 #设置显示的刻度 ax.set_xticks(np.linspace(1,7,7))#np.linspace()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 ...
在这个例子中,我们使用set_ticks()方法设置了自定义的刻度位置,然后使用set_ticklabels()方法为这些刻度设置了描述性的标签。 5. 使用不同的颜色映射 Matplotlib提供了多种内置的颜色映射(colormap),我们可以根据数据的特性选择合适的颜色映射来增强可视化效果。
plt.plot(x,y,ls="--",c='r',lw=2,label="test_line1") # 显示图 plt.show() 1. 2. 3. 4. 线条样式: 以下是颜色的缩写: scatter() 的使用——散点图 # 参数跟上类似 plt.scatter(x,y1,c="b",label="test_scatter1") 1.
ax.set_title('图表标题') ax.axis([-1,6,-2,2])#坐标范围,X轴-1到6,Y轴-2到2ax.set_xlabel('X轴标注') ax.set_ylabel('Y轴标注') ax.set_xticks([2,4,6,8,10])#x轴刻度ax.set_yticks([1,3,6,9,12,15,18,20])#y轴刻度ax.set_xticklabels(['a','b','c','d','e'])...
要在x = [0.5, 2.9, 5.3, ...]处绘制beam_deformation点,请将x值显式传递给plt.plot: x = [float(s[0]) for s in sensors] # x = [0.5, 2.9, 5.3, ...] plt.plot(x, beam_deformation, '-x') # explicitly set x coordinates plt.xticks(x, [f'{s[0]} ({i+1})' for i, s ...