1.python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks) 用matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x =range(1,13,1) y =range(1,13,1) plt.p...
new_ticks = np.linspace(-1,2,5) plt.xticks(new_ticks) #基本操作 #plt.yticks([-2,-1.8,-1.22,3] # ,["really bad" , "bad" , "normal","good"]) #正则表达式,换字体 #plt.yticks([-2,-1.8,-1.22,3] # ,[r"$really\ bad$" , r"$bad$" , r"$normal$",r"$good$"]) #特...
plt.yticks(my_y_ticks) #显示出所有设置 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
# 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.axis([-6,7, -1,30])# 展示plt.show() (3)输出效果 2.分别对与x,y轴的设置 (1)语法说明 ...
调整刻度位置:ax.xaxis.set_ticks_position()/ax.yaxis.set_ticks_position() 调整边框(坐标轴)位置:ax.spines[].set_position() 导入模块 使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt;使用import导入模块numpy,并简写成np 然后创建两组数据,使用np.linspace定义x:范围是(-3,3),个数是50,将产生一组(-...
ax.axis["新建2"].label.set_text("新建纵坐标") ax.axis["新建2"].label.set_color('red') plt.show()# 存为图像# fig.savefig('test.png') AI代码助手复制代码 frommpl_toolkits.axes_grid1importhost_subplotimportmpl_toolkits.axisartistasAAimportmatplotlib.pyplotasplt ...
matplotlib 也可以画动态图的，如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.axis([0,100,0,1...
For example, we can adjust the figure size, add title and axis labels, adjust the font size, customize the line, add and customize markers, etc. Let's see how to implement these improvements in seaborn. Adjusting the figure size Since Seaborn is built on top of matplotlib, we can use ...
注意观察以上Y轴的刻度变化,matplotlib主要通过set_yscale设置y轴的坐标轴比例,通过set_xscale设置x轴的坐标轴比例。 6.3.4 坐标轴刻度、刻度标签(Ticks、Tick labels) 每个坐标轴(Axis)上的 x 轴和 y 轴都有默认的刻度(Ticks)和刻度标签(Tick labels),刻度分为主刻度(major ticks)和次刻度(minor ticks),相应...
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(0,10,1000)plt.axis([0,6,-1,1]) plt.plot(x,np.sin(x))plt.show()注意这里给出的是一个4个值的列表作为参数,而不是4个参数。 效果如下: 我们还可以使用plt.axis('tight')来让图形比较紧凑一些。 假如我们的代码将y的上下限设置...