设置ylim:使用ylim函数设置y轴的显示范围,传入两个参数,分别表示下限和上限。 代码语言:txt 复制 ax.set_ylim(lower, upper) # 示例代码,lower和upper表示y轴的下限和上限 完整的示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt # 创建图表和子图 fig, ax = plt.su
import matplotlib.gridspec as gridspec G = gridspec.GridSpec(3, 3) axes_1 = plt.subplot(G[0, :]) axes_1.text(0.5,0.5, 'Axes 1',ha='center',va='center',size=24,alpha=.5) axes_2 = plt.subplot(G[1,:-1]) axes_2.text(0.5,0.5, 'Axes 2',ha='center',va='center',size=24...
set(AX(1),'Xcolor','k','Ycolor','k')%设置x轴、左y轴刻度字体为黑色; set(AX(2),'Xcolor','k','Ycolor','k')%设置x轴、右y轴刻度字体为黑色; set(AX,'Xlim',[207.5 217.1],'xtick',[208:1:217])%设置x轴数据范围(207.5到217.1),刻度显示(208,209,210...217) set(AX(1),'ylim'...
set_ylim(-.5, .5) 设定轴的缩放 Scale 可选项包括: - linear默认- log - symlog - logit fig, ax = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4), tight_layout=True) x = np.linspace(0, 100, 1000) y = [2**x_ for x_ in x] ax[0].plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee')...
plt.xlim()→ax.set_xlim()plt.ylim()→ax.set_ylim()plt.title()→ax.set_title()当你使用面向对象的绘图接口时,不需要单独调用这些函数,可以直接使用ax.set()方法一次设置所有这些属性通常更方便: ax = plt.axes() ax.plot(x, np.sin(x)) ax.set(xlim=(0, 10), ylim=(-2, 2), xlabel='...
ax = plt.gca() ax.xaxis.set_major_locator(eval(locator)) 一些不同类型的locators: 案例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def tickline(): plt.xlim(0, 10), plt.ylim(-1, 1), plt.yticks([]) ax = plt.gca()...
plt.set_ylim(0,50):将y轴的区间设置为0到50 plt.tick_params(bottom='off',top='off',left='off',right='off'):就是如下图所示,将圈圈中的去掉。 fig=plt.figure() ax=fig.plot() for key,spine in ax.spines .items(): spine.set_visible(False) #将所有轴的横线去掉,如下图 ...
准备工作 我们需要先安装matplotlib库,然后导入库,这些很简单,我就不讲了,哦,把numpy也导入进来。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 正式开始 plt.和ax. 我们经常会在画图的代码里看到,有用plt.的,有用ax.
plt.ylim(0,100)#设置纵坐标显示范围为[0, 100] plt.show() 所绘制的图片如下: 可见,纵横坐标显示范围严格按照设置来的。 1.4. 旋转纵横坐标名 通过设置rotation的角度就可以旋转纵横坐标名,如在代码1.3的基础上设置plt.ylabel('ydata',rotation=60): ...
plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show() 在上述示例中,通过plt.xlim()和plt.ylim()函数设置x轴和y轴的范围。 2.设置刻度标签: import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 创建折线图 ...