plt.yticks(np.arange(-1, 1.5, 0.5)) plt.tick_params(axis='x', direction='out') plt.tick_params(axis='y', direction='inout') plt.grid(True) plt.show() 八、设置坐标轴刻度格式 有时候,我们可能需要自定义坐标轴刻度的格式。我们可以使用plt.gca().xaxis.set_major_formatter()和plt.gca()...
使用np.linspace定义范围以及个数:范围是(-1,2);个数是5. 使用plt.xticks设置x轴刻度:范围是(-1,2);个数是5. 使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称:刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3];对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’]. new_ticks = np.linspace(-...
ax.grid(axis='both',linestyle='--',linewidth=0.5) 1. 显示图表 使用plt.show()函数显示图表。 plt.show() 1. 保存图表到文件(可选) 如果你需要将图表保存到文件,可以使用plt.savefig()函数。 plt.savefig('plot_with_ticks.png') 1. 状态图 以下是使用 mermaid 语法表示的状态图,展示了从准备数据到...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt...
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 ...
plot中设置 plot(t,s,'--b*') #设置主刻度标签的位置,标签文本的格式 ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter) #显示次刻度标签的位置,没有标签文本 ax.xaxis...
for tick in ax1.xaxis.get_major_ticks(): tick.label1.set_color("red") # 子图 2:AutoLocator ax2 = axs[1] ax2.plot(x, y, label="sinh(x)") ax2.set_title("AutoLocator") ax2.yaxis.set_major_locator(ticker.AutoLocator() #自动设置主刻度 ...
ax2.axis["top"].set_axis_direction("bottom")# 子图3ax3 = axislines.Subplot(fig,133) fig.add_subplot(ax3)# 前两位表示X轴范围,后两位表示Y轴范围ax3.axis([40,160,0,0.03]) ax3.axis["left"].set_axis_direction("right") ax3.axis[:].major_ticks.set_tick_out(True) ...
plot.title.text_font_size = "14pt" plot.xaxis.ticker = SingleIntervalTicker(interval=5, num_minor_ticks=0) plot.xaxis.axis_line_color = None plot.xaxis.major_tick_line_color = None plot.xgrid.grid_line_dash = "dashed"...
# 坐标轴上移ax = plt.subplot(111)#ax = plt.subplot(2,2,1)ax.spines['right'].set_color('none') # 去掉右边的边框线ax.spines['top'].set_color('none') # 去掉上边的边框线# 移动下边边框线，相当于移动 X 轴ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_p...