接下来,我们可以使用set_xticks()和set_yticks()方法来设置刻度位置。这些方法接受一个列表作为参数,列表中的元素表示希望显示的刻度位置。 importnumpyasnp x=np.arange(0,10,0.1)y=np.sin(x)ax.plot(x,y)ax.set_xticks([0,2,4,6,8,10])ax.set_yticks([-1,0,1]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
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 #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"...
ax.set_yticks([1]) ax.set_yticklabels([data_to_plot[0]]) prev_limit = 0 for idx, lim in enumerate(limits): ax.barh([1], lim-prev_limit, left=prev_limit, height=15, color=palette[idx]) prev_limit = lim 增加测量值 # 画出我们要测量的值 ax.barh([1], data_to_plot[1],...
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...
创建一个Figure对象fig=plt.figure()# 步骤 3: 创建一个Axes对象ax=fig.add_subplot(111)# 步骤 4: 绘制图形和设置yticks的间隔x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([10,20,30,40,50])ax.plot(x,y)# 设置yticks的间隔ax.set_yticks(np.arange(0,60,10))# 步骤 5: 显示图形plt.show() ...
set_yticks(np.arange(-20,76,15), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.tick_params(color = 'gray',direction='in',length=1,labelsize=3) c = ax.contourf(data['XLONG'][0],data['XLAT'][0],(TSK_mean_space[0]+TSK_mean_space[1]+TSK_mean_space[2])/3.0,levels=np.arange(240,320,2),...
以下示例說明了matplotlib.axes中的matplotlib.axes.Axes.set_yticks()函數: 範例1: # Implementation of matplotlib functionimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.transformsasmtransforms fig, ax = plt.subplots() ax.plot(range(12,24), range(12)) ax.set_yticks((2,5,7,10)) fig.suptitle('matplo...
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
add_subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)add_subplot(pos, **kwargs)add_subplot(ax)add_subplot() 画板与画布的关系 matplotlib图标的基本组成: 画板figure 呈现出来的坐标系 绘图区域axes 【画布】 x轴和y轴的水平垂直轴线 以及 轴标签 轴线上的刻度 以及 对应的刻度标签 ...
ax.set_yticks(yticks) ax.grid(True) w = ax.get_yticks() ax.text(80,12,"ytick values:"+str(w), fontweight ="bold") fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.get_yticks() \ function Example\n\n', fontweight ="bold") plt.show() ...