然后,我们可以使用set_major_formatter()方法设置主刻度格式化器: ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f')) 1. 在这个示例中,我们使用FormatStrFormatter类将刻度值格式化为保留两位小数的浮点数。 最后,我们可以使用plot()函数绘制图表: ax.plot(x,y)plt.show()
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.set_major_formatter(formatter); # 接收函数的例子 def format...
xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) ax.set_extent([-180,180,-20,75],crs = ccrs.PlateCarree()) ax.set_xticks(np.arange(-180,181,30), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-20,76,15), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.tick_...
xaxis.set_major_formatter(LONGITUDE_FORMATTER) ax.yaxis.set_major_formatter(LATITUDE_FORMATTER) lambert_ticks.lambert_xticks(ax, xticks) lambert_ticks.lambert_yticks(ax, yticks) plt.tick_params(labelsize=13) font2={'family':'SimHei','size':24,'color':'k'} ax.set_title("中国降水量分布...
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_func)) 使用日期时间缩放:如果X轴的数据是日期时间序列,我们可以使用日期时间缩放来减少标签的数量。Matplotlib的DateFormatter函数可以根据日期时间间隔自动格式化X轴的标签。以下是一个示例代码,将X轴的标签格式设置为仅显示日期时间间隔: import matplotlib.pyplo...
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...
ax1.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter(zero_direction_label=False)) ax1.yaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) """添加等值线和colobar""" cs = ax1.contourf(lon,lat,pre,zorder=1,levels=np.arange(0,2600,200),transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=cmaps.NCV_jaisnd,extend='bot...
1.同时对于x,y轴设置 (1)语法说明 plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) (2)源代码 # 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据x = np.linspace(-10,10,100) y = x**2# 绘图plt.plot(x, y)# 设置轴的范围plt.axis([-6,7, -1,30])# 展示plt.show() ...
axe.get_xaxis().set_visible('True')是获取了axe的横坐标刻度+标签,并设置可视化,True表示显示,False表示隐藏 然后设置纵坐标: plt.yticks(fontsize=ticks_size, color=ticks_color) axe.get_yaxis().set_visible('True') axe.set_yticks(np.arange(b, t, i)) ...
axe.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) axe.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) axe.tick_params(labelcolor='k',length=5) labels = axe.get_xticklabels() + axe.get_yticklabels() [label.set_fontproperties(FontProperties(fname="./font/Times.ttf",size=8)) for label in...