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1 问题解析 图2 ...
使用set_xticks方法设置x轴刻度: 代码语言:txt 复制 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, ...
for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(4)) axi.yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(4)) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5.
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图9-8 用于演示xticks的简单线型图(带有标签) 要改变x轴刻度,最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。前者告诉matplotlib要将刻度放在数据范围中的哪些位置,默认情况下,这些位置也就是刻度标签。但我们可以通过set_xticklabels将任何其他的值用作标签: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
set_xticks(range(1,11)) ax4.set_yticks(range(1,11)) ax4.set_title("kind='quintic'",fontsize=15) fig4.colorbar(surf4,shrink=0.5) fig4.tight_layout() plt.show() 五次式插值输出结果: 在使用三种不同的二维数据插值方法时,需要注意其各自对原始数据的数据容量有不同要求。可以进行二维数据...
import matplotlib.pyplot as pltfig,ax=plt.subplots(1,2,dpi=300)ax[0].text(0.3,0.5,"1st Subplot")ax[0].set_xticks([])ax[0].set_yticks([])ax[1].text(0.3,0.5,"2nd Subplot")ax[1].set_xticks([])ax[1].set_yticks([])fig.suptitle('Figure with 2 subplots',fontsize=16)plt.sh...
4.平移坐标轴位置# x轴坐标刻度设置在坐标轴下面ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')# x轴坐标轴平移至经过零点（0,0）位置ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))# y轴坐标刻度设置在坐标轴下面ax.yaxis.set_ticks_position('left')# y轴坐标轴平移至经过零点（0,0）位置ax.spines['left'...
ax[0,0].set_xticks(x)二项分布是似然的一个合理选择，直观上讲， θ 可以看作抛一次硬币时正面朝上的可能性，并且该过程发生了 y 次。类似地，我们可以把“1− θ ”看作抛一次硬币时反面朝上的概率，并且该过程发生了“ N − y ”次。假如我们知道了 θ ，那么就可以从二项分布得出硬币正面朝上...
在上面的示例中,我们使用xticks()函数设置了x轴的刻度,每隔一个数值显示一个刻度。使用yticks()函数设置了y轴的刻度,每隔0.2显示一个刻度。此外,还可以使用set_major_formatter()和set_minor_formatter()函数来设置主刻度和次刻度的格式。需要注意的是,Matplotlib的刻度位置和方向是相对于坐标轴的位置和方向的。例如...