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...
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(labels):设置x轴的刻度标签。 ax.set_yticklabels(labels):设置y轴的刻度标签。 python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.set_xticks([0, 2, 4, 6, 8, 10]...
ax.set_xlim([0,16]) #设置x轴的取值范围 这个可以让x轴与y轴的起点一致 ax.set_xticks(np.arange(0,16)) #设置x轴的刻度范围 ax.set_xticklabels(np.arange(0,16),rotation=30) #设置x轴上的刻度 ax.set_ylim([0,1800]) #同理y轴数值范围 ax.set_yticks(range(0,1800,300))#设置y轴的刻...
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。
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...
类似于ax.set_yticks( ). 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cf=ax.contourf(x,y,z) fig.colorbar(cf,ticks=[0,2,4,16]) 第九个为format,用于控制色条上刻度的格式,比如将其保留两位小数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cf=ax.contourf(x,y,z) fig....
ax.set_yticks([-1,-0.5,0,0.5,1]) ax.set_xlim([-5,8])# ax.set_xticks([-5,5,1])#设置网格样式ax.grid(True, linestyle='-.') xx = np.arange(-4,2*np.pi,0.01) ax.plot(xx, np.sin(xx))# 于 offset 处新建一条纵坐标offset = (40,0) ...
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(-.5, 8, step=.5)) second_plot.tick_params(left=False,bottom=False,labelbottom=False,labelsize=10,colors='k') ...
您得到当前输出是因为您的代码:它根据datenums2显式设置x-ticks,因为您在第28行要求它这样做:ax.set_xticks(datenums2)。这将撤消前一行的预期结果,即ax.set_xticks(datenums1)。 类似的事情也发生在ax.set_yticks上:它只使用y2绘制yticks。 有不同的方法来处理这个问题: 让matplotlib处理刻度线标签和位置:...
plt.yticks([-1,0,1])正弦曲线变成了这样 刻度变成了我们需要的范围值。我们日常使用的坐标系可不是这样，能否将上面的横线和最右边的横线去掉呢？2.隐藏坐标轴中不需要的框线 ax=plt.gca() #获取Axes对象 ax.spines['right'].set_color('none') #隐藏右边界 ax.spines['top'].set_color('none'...