#ticks 表示刻度值 labels表示该该刻度值对应的标签 rotation设置刻度值倾斜角度fontsize设置字体大小,color设置字的颜色,fontweight设置标签是否加粗 backgroundcolor设置背景颜色 plt.yticks(ticks,labels) plt.xticks(x,['2021年1月','2021年2月','2021年3月','2021年4月','2021年5月','2021年6月','2021...
#loc设置标签位置(具体值有center left right) backgroundcolor设置标签的背景颜色 labelpad与轴的距离 plt.ylabel("销售数量")plt.xticks(x,['2021年1月','2021年2月','2021年3月','2021年4月','2021年5月','2021年6月','2021年7月','2021年8月',],rotation=15) plt.yticks(y,['100k','200k...
plt.scatter(x,y,c="b",label="scatter figure") 1. 参数说明: x:x轴上的数值 y:y轴上的数值 c:散点图中标记的颜色 label:标记图形内容的标签文本 1. 2. 3. 4. 代码实例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05,10,1000) y = np.random.rand(1000) #...
可设置其他的不同颜色plt.imshow(confusion, cmap=plt.cm.Blues)#ticks 坐标轴的坐标点#label 坐标轴标签说明indices =range(len(confusion))#第一个是迭代对象,表示坐标的显示顺序,第二个参数是坐标轴显示列表#plt.xticks(indices, [0, 1, 2])#plt.yticks(indices, [0, 1, 2])plt.xticks(indices,...
= 'center', color = '#8da0cb', alpha = 0.6, label = 'class B') plt.xlabel('TestNumber') plt.ylabel('Hard') # x轴标签位置 plt.yticks(x + barwidth/2, tick_label) plt.legend() plt.grid(True, axis = 'x', linestyle = '-.', color = 'gray', alpha = 0.3) plt.show()...
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 ...
plt.plot(x,3*x,color='orange',label='lalala') ax=plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') #取消右坐标轴 ax.spines['top'].set_color('none') #取消上坐标轴 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #设底坐标轴为x轴
使用plt.xticks和plt.yticks函数可以实现以上两个功能。这两个函数非常好用,不但可以调整纵横坐标间距,还可以将坐标设置为文字,并可以旋转纵横坐标(注意1.4.中旋转的是纵横坐标名,而这里旋转的是纵横坐标)。如想把1.4.中的图片的横坐标间距设置为1,纵坐标间距设置为10,代码如下。
set_ticks([240,255,270,285,300,315]) cb.ax.tick_params(direction="out",length=1,labelsize=5) plt.savefig('space TSK mean.png') plt.show() 计算降水相关 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #计算rain的相关数据 data03 = xr.open_dataset(file_names[2]) RAIN_mean_space ...
fig.add_subplot(ax1)# for axis in ax.axis.values():# axis.major_ticks.set_tick_out(True) # 标签全部在外部ax1.axis[:].major_ticks.set_tick_out(True)# 这句和上面的for循环功能相同ax1.axis["left"].label.set_text("子图1 left标签")# 显示在左边# 设置刻度ax1.set_yticks([2,4,6,...