这里我们绘制了一个正弦曲线。 ax.plot(x,y) 1. 5. 设置横坐标刻度 现在我们可以设置横坐标的刻度方式了。使用ax.set_xticks()函数可以设置横坐标刻度的位置,参数为一个包含刻度位置的列表。这里我们设置横坐标的刻度为[0, 2, 4, 6, 8, 10]。 ax.set_xticks([0,2,4,6,8,10]) 1. 6. 显示图表 ...
plt.title('Example Plot') plt.show() 在这个示例中,我们使用xticks()函数,将x轴的刻度位置设置为1、3、5,并为这些位置分别设置标签'One'、'Three'、'Five'。 三、使用SET_XTICKS和SET_XTICKLABELS方法 除了xticks()函数,Matplotlib还提供了set_xticks()和set_xticklabels()方法,允许用户对x轴刻度进行更细...
plt.plot(np.random.randn(1000).cumsum()) plt.show() 1. 2. 我们可以手动提供刻度值,并调整刻度的角度和大小: AI检测代码解析 plt.plot(np.random.randn(1000).cumsum()) plt.xticks([0,250,500,750,1000],rotation=30, fontsize='large') plt.yticks([-45,-35,-25,-15,0],rotation=30, fon...
ax.set_xticks([1, 2, 3, 4, 5]) 这里的参数是一个列表,表示要设置的刻度位置。 绘制数据集: 代码语言:txt 复制 data1 = [1, 2, 3, 4, 5] data2 = [5, 4, 3, 2, 1] ax.plot(data1, label='Data 1') ax.plot(data2, label='Data 2') ...
密度散点图(Density Scatter Plot),也称为密度点图或核密度估计散点图,是一种数据可视化技术,主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比,它使用颜色或阴影来表示数据点的密度,从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式,尤其是在数据量非常大时,避免...
plt.plot(avenger,marker="o") font.set_size(10) plt.xticks(range(20),["第%d天"%xforxinrange(1,21)],fontproperties=font) plt.xlabel("天数",fontproperties=font) plt.ylabel("票房数(万)",fontproperties=font) plt.grid() 设置marker: ...
fig= plt.figure;ax= fig.add_subplot(1,1,1)ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum)ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])#设置刻度值labels = ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'])#设置刻度标签ax.set_title('My first Plot')#设置标题ax.set_xlabel('Stage...
:,1]# 提取数值数据fig,ax=plt.subplots()ax.plot(dates,values)# 调整刻度间隔ax.xaxis.set_...
index = x_)_x = ['商家A','商家B'] # 系列名data = {'index':x_}for i in _x: data[i] = df[i].tolist()# 生成数据，数据格式为dictsource = ColumnDataSource(data=data)# 将数据转化为ColumnDataSource对象p = figure(x_range=x_, y_range=(0, 150), plot_height=350, title...
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...