ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f')) 1. 在这个示例中,我们使用FormatStrFormatter类将刻度值格式化为保留两位小数的浮点数。 最后,我们可以使用plot()函数绘制图表: ax.plot(x,y)plt.show() 1. 2. 在本例中,我们将x轴刻度值设置为[0, 2, 4, 6, 8],并将其
formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%1.1f') axs[0, 1].xaxis.set_major_formatter(formatter) formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('-%1.1f') axs[1, 0].xaxis.set_major_formatter(formatter) formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%1.5f') axs[1, 1].xaxis.s...
fig, ax = plt.subplots() ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_func)) 使用日期时间缩放:如果X轴的数据是日期时间序列,我们可以使用日期时间缩放来减少标签的数量。Matplotlib的DateFormatter函数可以根据日期时间间隔自动格式化X轴的标签。以下是一个示例代码,将X轴的标签格式设置为仅显示日期时...
ax.set_xticks(np.linspace(-180, 180, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.linspace(-90, 90, 5), crs=proj) lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=True) lat_formatter = LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter...
如果是使用ax对象设置范围的话,则可在前加set_命令 ax.set_xlim(start, end), ax.set_ylim(start, end), 其他的命令类似如此。 (2)源代码 # 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据x = np.linspace(-10,10,100) y = x**2# 绘图plt.plot(x, y)# 设置轴的范围plt.xlim(-3,...
xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())#将横坐标转换为经度格式 ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())#将纵坐标转换为纬度格式 ax.tick_params(axis='both',labelsize=3,direction='in',length=2.75,width=0.55,right=True,top=True)#修改刻度样式 ax.grid(linewidth=0.4, color='k',...
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter) ax.plot_date(datestr2num(time_list),iops_list,'-',label='iops') 输出结果: 例子11-2:纵坐标处理 原图: 从图上看纵坐标区间过大,不利用查看。 改成200为步长: 1 2 3 importmatplotlib.ticker as tk ...
ax1.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter(zero_direction_label=False)) ax1.yaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) """添加等值线和colobar""" cs = ax1.contourf(lon,lat,pre,zorder=1,levels=np.arange(0,2600,200),transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=cmaps.NCV_jaisnd,extend='bot...
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.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator) yminorLocator = MultipleLocator(10) ax.yaxis.set_minor_locator...
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format) # 设置x轴每个刻度的间隔天数 xlocator = mpl.ticker.MultipleLocator(5) ax.xaxis.set_major_locator(xlocator) # 为了避免x轴日期刻度标签的重叠,设置x轴刻度自动展现,并且45度倾斜 fig.autofmt_xdate(rotation = 45) ...