ax.set_ylim(bottom, top):设置y轴的范围。 python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim(0, 10) ax.set_ylim(0, 100) plt.show() 设置坐标轴刻度 ax.set_xticks(ticks):设置x轴的刻度位置。 ax.set_yticks(ticks):设置y轴的刻度位置。 ax.set_xticklabels(...
使用set_xticks()和set_yticks()方法明确设置刻度。 分别使用set_xticklabels()和set_yticklabels()来设置标签。 importmatplotlib.pyplotasplt data=[1,2,3,4,5]fig,ax=plt.subplots()ax.plot(data)# 设置x轴和y轴的范围ax.set_xlim(0,6)ax.set_ylim(0,5)# 设置x轴刻度ax.set_xticks([1,2,3,...
ax1.plot(x, y)ax1.set_xticks([0,2,4,6])ax1.set_yticks([-3, 0, 3])ax2.plot(x, y)plt.show() A选项:set_xticks()用于定义y轴的刻度值B选项:set_yticks()用于定义x轴的刻度值C选项:set_xticks()用于定义x轴和y轴的刻度值D选项:set_yticks()用于定义y轴的刻度值 正确答案是:D 图...
可以使用set_yticks函数来设置刻度值的位置,并使用set_yticklabels函数来设置刻度值的显示标签。以下是修改纵坐标刻度值的代码示例: ax.set_yticks([0,1,2,3,4])ax.set_yticklabels(['A','B','C','D','E']) 1. 2. 在以上代码中,set_yticks函数接受一个列表作为参数,表示要显示的刻度值的位置。
python 中的 matplotlib . axes . set _ ytick() 原文:https://www . geeksforgeeks . org/matplotlib-axes-axes-set _ yticks-in-python/ Matplotlib 是 Python 中的一个库,是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图形元素:轴、刻度、线二维、文本、多边 开发
ax.set_yticks([-1,0,1]) ax.spines['left'].set_bounds(-1,1) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.set_yticks()\ function Example\n\n', fontweight ="bold") ...
3. 添加双y轴:使用Axes.twinx()方法绘制:重点 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #添加双y轴:使用Axes.twinx()方法绘制 second_plot = ax.twinx() second_plot.set_ylim(bottom=-3,top=43) second_plot.set_yticks(np.arange(0, 50, step=10)) second_plot.set_xticks(np.arange(...
ax.set_yticks(np.arange(lowerlat,upperlat+30,30)) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) #设置次标签为10的倍数 xminorLocator = MultipleLocator(10) ax.x...
matplotlib . axes . set _ yticklabels()用 Python 表示 哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/matplotlib-axes-set _ yticklabels-in-python/ Matplotlib 是 Python 中的一个库,是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图形元素:轴 开发文档
准备工作 我们需要先安装matplotlib库,然后导入库,这些很简单,我就不讲了,哦,把numpy也导入进来。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 正式开始 plt.和ax. 我们经常会在画图的代码里看到,有用plt.的,有用ax.