locs参数为数组参数(array_like, optional),表示x-axis的刻度线显示标注的地方,即ticks放置的地方, 第一如果希望显示1到12所有的整数,就可以将locs参数设置为range(1,13,1), 第二个参数也为数组参数(array_like, optional),可以不添加该参数,表示在locs数组表示的位置添加的标签,labels不赋值,在这些位置添加的数...
#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**2 for x in x_values] plt.plot(x_values,y_values,c='green') plt.title('Squares',fontsize=24) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) plt.xlabel('Numbers',fontsize=14) plt...
6)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show()5、Plo...
ax.plot()ax.scatter()ax.semilogy() ax.semilogy() 的效果图如下: 双坐标轴 x1=np.array([i*0.5foriinrange(10)])x2=np.array([i*0.5foriinrange(15)])y1=x1*1.0y2=x2*100.0fig,ax1=plt.subplots()# Create a figure and an axes.#ax.plot(tE, uE, label='cal_python_dt0.01') # Plo...
x =range(1,13,1) y =range(1,13,1) plt.plot(x,y) plt.xticks(x) plt.show() 参考文档:xticks()函数介绍yticks()函数介绍 xticks()中有3个参数: xticks(locs, [labels], **kwargs)# Set locations and labels locs参数为数组参数(array_like, optional),表示x-axis的刻度线显示标注的地方,即...
import matplotlib.pyplot as plt # 定义x轴和y轴的值 x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [10, 15, 7, 12, 9] # 绘制条形图 plt.bar(x, y) # 设置x轴和y轴的标签 plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 设置图表标题 plt.title('Bar Chart') #...
p = figure(plot_width=400, plot_height=400) # 画图 p.scatter(x, y, size=20, # screen units 显示器像素单位 # radius=1, # data-space units 坐标轴单位 marker="circle", color="navy", alpha=0.5) # p.circle(x, y,...
matplotlin.pyplot.grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs) grid()参数有很多,这里只列举了我此次工作中用到的几个: b : 布尔值。就是是否显示网格线的意思。官网说如果b设置为None, 且kwargs长度为0,则切换网格状态。但是没弄明白什 么意思。如果b设置为None,但是又给了其它参数,...
axs[0,0].xaxis.grid(True)# sns.boxplot(ax=axs[0,1], data=df, x="age", y="class", hue="alive")sns.boxplot(ax=axs[0,1], data=df, x="class", y="age", hue="alive")# 对掉x、y参数可以切换水平、垂直绘图axs[0,1].set_ylabel('') ...
s1 = figure(width=250, plot_height=250, title='data science')s1.circle(df['Mes'], df['data science'], size=10, color='navy', alpha=0.5)s2 = figure(width=250, height=250, x_range=s1.x_range, y_range=s1.y_range, title='machine learning') #share both axis ranges2.triangle(...