使用plt.xticks()函数,并设置fontsize参数。 plt.xticks(fontsize=12) 1. 6. 显示图形 最后,使用plt.show()函数显示图形。 plt.show() 1. 完整的代码示例 将所有步骤放在一起,你的代码应该如下所示: importmatplotlib.pyplotasplt# 创建数据x=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]# 创建图形plt.plot(x,y...
matplotlib中提供了plt.xticks函数来设置横坐标的刻度和标签。我们可以通过设置fontsize参数来调整数字文字的大小。 下面是一个例子,演示了如何将横坐标的数字文字调整为较小的字号: importmatplotlib.pyplotasplt# 创建数据x=[1,2,3,4,5]y=[1,4,9,16,25]# 绘制折线图plt.plot(x,y)# 设置横坐标数字文字的...
ax2.plot(df.months.values, df.pct.values, color="green", label="周期数") ax2.yaxis.set_major_formatter(ticker.PercentFormatter(xmax=1,decimals=0)) ax2.set_ylabel("周期数") #参数x空值X轴的间隔,第二个参数控制每个间隔显示的文本,后面两个参数控制标签的颜色和旋转角度 # plt.xticks(rotation...
loc='upper left', markerscale = 0.5, fontsize = 10)#设置横轴的上下限plt.xlim(-0.5, 2.5)#设置纵轴的上下限plt.ylim(-0.5, 2.5)#设置横轴精准刻度plt.xticks(np.arange(-0.5, 2.5, step=0.5)
FontProperties(fname=font_path) # 创建图形 fig, ax = plt.subplots() # 绘制数据 ax.plot([...
xlabel('number', fontsize=15) plt.ylabel('select',fontsize=15) plt.xticks(fontsize=15) plt.yticks(fontsize=15) plt.show() 分段条形图 这是堆叠条形图的类型,其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。总百分比为 100%。 线形图 它将一系列数据点显示为标记。这些点通常按其 x 轴值排序。
) ax.plot(time,y1,label = '电压') ax.plot(time,y2,label = '电流') ax.set_xticks(np....
plot = df1.head(i).max().plot.pie(y=df1.columns,autopct=absolute_value, label='',explode = explode, shadow =True) plot.set_title('Total Number of Deaths\n'+ str(df1.index[min( i, len(df1.index)-1)].strftime('%y-%m-%d')), fontsize=12)importmatplotlib.animationasani ...
plot(x, y2, color='#00FF00', label='label2', linewidth=3.0) # 给第1条折线数据点加上数值,前两个参数是坐标,第三个是数值,ha和va分别是水平和垂直位置(数据点相对数值)。 for a, b in zip(x, y1): plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18) # 给第2...
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) new_axisline = ax.get_grid_helper().new_fixed_axis ...