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...
y_data = range(len(labels)) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.barh(y_data, bar_width, height=0.5,color='orange') ax.title.set_text('电影') ax.set_xlabel('总票房(亿元)') ax.set_ylabel('电影名称') ax.set_yticks(y_data) ax.set_yticklabels(labels) plt.show...
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。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,13,1) y = range(1,...
importmatplotlib.pyplot as pltimportrandom x= [iforiinrange(0,60)] y_city1= [random.randint(20,35)foriinrange(60)] y_city2= [random.randint(10,25)foriinrange(60)]#设置图片大小plt.figure(figsize=(30,10),dpi=120)#保存图片plt.savefig('./plot_fig.png')#调整x,y轴的刻度xTicks = ...
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator #从pyplot导入MultipleLocator类,这个类用于设置刻度间隔 x_values=list(range(11)) y_values=[x**2forx inx_values] plt.plot(x_values,y_values,c='green') plt.title('Squares',fontsize=24) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) ...
#这个是matplotlib中条形图的绘制方法,如果使用seaborn绘制方法使用sns.barplot()函数,需要调整很多细节 #这里只设置了y轴的刻度,x轴的刻度设置了一下偶尔会出现失败,值得注意的是要将数据对齐 ax1.set_ylim([0,1800]) ax1.set_yticks(range(0,1800,300)) ...
需要导入:from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter 模块 主刻度:(y轴同理) 倍数:ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(倍数)) 文本格式:ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%占位数.小数点数f')) 副刻度:(将"major"改为"minor"即可) 倍数:ax.xaxis.set_min...
文章来自微信公众号/机器学习初学者 今天给大家介绍16个Matplotlib绘图实用的小技巧。1. 添加标题-titlematplotlib.pyplot 对象中有个 title() 可以设置表格的标题。 import numpy as np import matplotlib.pyplot…
%matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.title('这是一个示例标题') plt.plot(x,y) # 添加注释 plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'}) plt.show ...
首先,我们来看一下如何使用 Matplotlib 绘制一个简单的折线图,具体实现如下: 代码语言:javascript 复制 from matplotlibimportpyplotasplt x=range(1,7)y=[13,15,14,16,15,17]plt.title('折线图')plt.xlabel('x 轴')plt.ylabel('y 轴')plt.plot(x,y)plt.show() ...