matplotlib.pyplot中的set_xticks和set_xticklabels是用于设置x轴刻度和刻度标签的函数。 set_xticks函数用于设置x轴的刻度位置,可以接受一个列表作为参数,列表中的元素表示刻度的位置。例如,如果要将x轴的刻度设置为[0, 1, 2, 3, 4],可以使用以下代码: ...
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....
ax.set_xticks(np.linspace(1,7,7)) 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","90...
ax.set_xticks(np.linspace(1,7,7)) 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","90...
步长为 0.1x=np.arange(0,10,0.1)# 生成对应的y值,这里使用y = 2x + 1y=2*x+1fig,ax=plt.subplots()# 创建一个图形对象和一个轴对象ax.plot(x,y)# 在图形上绘制折线# 设置x轴的步长为1ax.set_xticks(np.arange(0,10,1))# 设置y轴的步长为2ax.set_yticks(np.arange(0,22,2))plt.show...
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 ...
ax.set_xticks([i * 10 for i in range(11)]) ax.set_yticks([i * 20 for i in range(6)]) # 坐标原点在左上角 ax.xaxis.set_ticks_position("top") ax.invert_yaxis() # 显示 plt.tight_layout() plt.show() plot_origin_left_top(values) ...
plt.xticks(range(10)) plt.yticks([]) thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777") # 设置纵坐标的范围 plt.ylim([0,1]) predicted_label = np.argmax(predictions_array) thisplot[predicted_label].set_color('red') ...
使用plt.xticks() 和 plt.yticks() 函数可以自定义刻度和标签: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,2*np.pi,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.xticks([0,np.pi/2,np.pi,3*np.pi/2,2*np.pi],['0','π/2','π','3π/2','2π'])plt.yticks([-1,0,1]...
ax.set_xticks(np.arange(min(X), max(X))) std =0.5 mean =0 lognorm_distribution = stats.lognorm([std], loc=mean) lognorm_distribution_pdf = lognorm_distribution.pdf(X) plt.plot(X, lognorm_distribution_pdf, label="μ=0, σ=0.5") ...