pos):returnf'{x:.1f}'# 将坐标数值格式化为保留一位小数# 获取当前坐标轴ax=plt.gca()# 设置X轴的主刻度间隔为2ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True,prune='lower'))# 设置X轴间隔ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(custom_format)
formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%1.1f') axs[0, 1].xaxis.set_major_formatter(formatter) formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('-%1.1f') axs[1, 0].xaxis.set_major_formatter(formatter) formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%1.5f') axs[1, 1].xaxis.s...
ax1.set_title('precipitation in Yunnan Province from 1961 to 2022') ax1.set_xticks(np.arange(img_extent[0],img_extent[1]+1,3),crs=ccrs.PlateCarree()) ax1.set_yticks(np.arange(img_extent[2],img_extent[3]+1,3),crs=ccrs.PlateCarree()) ax1.xaxis.set_major_formatter(LongitudeForm...
axe.set_xticks(np.arange(119.5, 122.1, 0.5), crs=ccrs.PlateCarree()) axe.set_yticks(np.arange(30, 32.6, 0.5), crs=ccrs.PlateCarree()) axe.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) axe.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) axe.tick_params(labelcolor='k',length=5) label...
(df, formatter): fig, ax = plt.subplots() fig.subplots_adjust(bottom = 0.1) candlestick_ohlc(ax, df.values, width=0.6, colorup='green', colordown='red', alpha=0.8) ax.xaxis.set_major_formatter(formatter) # 将num 改为 str时间格式 ### 调整坐标轴标签位置 for label in ax.get_x...
yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())#将纵坐标转换为纬度格式 ax.tick_params(axis='both',labelsize=3,direction='in',length=2.75,width=0.55,right=True,top=True)#修改刻度样式 ax.grid(linewidth=0.4, color='k', alpha=0.45, linestyle='--')#开启网格线 ax.set_extent([90,130,20,50...
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,如果坐标轴的位置设置为’left’或’right’,则刻度的位置也会相应地设置为’left’或’right’。如果坐标轴的方向设置为’in’或’out’...
xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) clevs = np.linspace(-1, 1, 51) map_car=ax.contourf(lons, lats, data,clevs, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap=plt.cm.jet) ax.add_feature(cart.feature.OCEAN, zorder=100, edgecolor='k', facecolor='...
需要导入:from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter 模块 主刻度:(y轴同理) 倍数:ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(倍数)) 文本格式:ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%占位数.小数点数f')) 副刻度:(将"major"改为"minor"即可) ...
ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter) #显示次刻度标签的位置,没有标签文本 ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator) ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator) ax.xaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度 ax.yaxis.grid(True, which='minor') #y坐标轴的网格使用次刻度...