三、使用SET_XTICKS和SET_XTICKLABELS方法 除了xticks()函数,Matplotlib还提供了set_xticks()和set_xticklabels()方法,允许用户对x轴刻度进行更细致的控制。 set_xticks()方法:用于设置x轴刻度的位置。 set_xticklabels()方法:用于设置x轴刻度的标签。 import matplotlib.pyplot as plt 示例数据 x = [1, 2, ...
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 ...
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.
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, ...
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ax.set_xticks(xlabels_positions) ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=45) 但是,如您所见,旋转以文本标签的中间为中心。这使得它们看起来像是向右移动了。 我试过用这个代替: ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=45, rotation_mode="anchor") ……但它没有做我想要的。并且 "anchor" 似乎是 rot...
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...
set_xticks(np.linspace(-180, 180, 5), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.linspace(-90, 90, 5), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=True) lat_formatter = LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_...
axe[1,1].set_ylim(-1,1)# 导出图像plt.savefig('图2.png', dpi=300) 图中红色区域分别对应符合参数条件的搜索区域,蓝色三角形为每种参数组合下由kneed检测到的最优拐点: 图2 下面我们扩大余弦函数中x的范围,绘制出提取到的所有局部拐点: x = np.arange(0,6,0.01)*np.pi ...
这里简直要吐血,要先设置set_xticks 在设置set_xticklabels fig,ax =plt.subplots() ax.bar(range(4),data.sum()) ax.set_xticks(range(4)) ax.set_xticklabels(data.columns) 多个对比 fig,ax =plt.subplots() ax.bar(np.arange(4),data.sum(),width=0.2,label='不变') ...