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  • matplotlib设置xy轴数值显示范围

    千次阅读 2021-07-30 08:57:00
    import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05, 10, 1000) # 函数在0.05到10之间均匀地取1000个数 y = np.random.rand(1000) plt.scatter(x, y, c='g') # 绘制散点图,c标记散点图...
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(0.05, 10, 1000)  # 函数在0.05到10之间均匀地取1000个数
    y = np.random.rand(1000)
    
    plt.scatter(x, y, c='g')  # 绘制散点图,c标记散点图颜色
    plt.xlabel('x-axis')  # 设置x轴标签文本
    plt.ylabel('y-axis')  # 设置y轴标签文本
    plt.legend()
    plt.xlim(0.05, 5)  # 设置x轴的数值显示范围
    plt.ylim(0, 0.5)  # 设置y轴的数值显示范围
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    参考书目《Python数据可视化之matplotlib实践》

    展开全文
  • matplotlib设置坐标

    2021-11-04 20:57:39
    设置x,y范围 x = np.linspace(-3,3,100) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 #xy范围 plt.xlim((-1,2)) plt.ylim((-2,3)) plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=...
    import numpy as np
    

    设置x,y范围

    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    对x,y轴进行描述

    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    将x轴坐标自定义一组数据,y轴改为文字的

    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    

    在这里插入图片描述

    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
              ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    设置坐标轴颜色

    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    
    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
              ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    
    #gca代表获取当前坐标轴
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('red')
    #右边的边框设置为红色
    ax.spines['top'].set_color('red')
    #上面的边框也设置为红色
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    坐标轴右边和上边的边框去掉

    
    #gca代表获取当前坐标轴
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    #右边和上边的边框去掉
    

    在这里插入图片描述
    设置x轴,y轴位置,以及它们的刻度位置

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    
    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
              ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    
    #gca代表获取当前坐标轴
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    #右边和上边的边框去掉
    
    #把x轴的刻度设置为'bottom',x轴刻度上的字都在x轴下部
    #把y轴的刻度设置成'left',y轴刻度上的字都在y轴左部
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    
    #设置x,y轴位置,让x轴y轴位于0的位置
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • 如何将第二个子图的y轴范围设置为例如 [0,1000]?我的数据(文本文件中的一列)的FFT图导致(inf。?)峰值,因此实际数据不可见。pylab.ylim([0,1000])不幸的是,没有任何效果。 这是整个脚本:# based on ...

    如何将第二个子图的y轴范围设置为例如 [0,1000]?我的数据(文本文件中的一列)的FFT图导致(inf。?)峰值,因此实际数据不可见。

    pylab.ylim([0,1000])

    不幸的是,没有任何效果。 这是整个脚本:

    # based on http://www.swharden.com/blog/2009-01-21-signal-filtering-with-python/

    import numpy, scipy, pylab, random

    xs = []

    rawsignal = []

    with open("test.dat", 'r') as f:

    for line in f:

    if line[0] != '#' and len(line) > 0:

    xs.append( int( line.split()[0] ) )

    rawsignal.append( int( line.split()[1] ) )

    h, w = 3, 1

    pylab.figure(figsize=(12,9))

    pylab.subplots_adjust(hspace=.7)

    pylab.subplot(h,w,1)

    pylab.title("Signal")

    pylab.plot(xs,rawsignal)

    pylab.subplot(h,w,2)

    pylab.title("FFT")

    fft = scipy.fft(rawsignal)

    #~ pylab.axis([None,None,0,1000])

    pylab.ylim([0,1000])

    pylab.plot(abs(fft))

    pylab.savefig("SIG.png",dpi=200)

    pylab.show()

    其他改进也值得赞赏!

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  • 文章目录1 设置坐标1.1 设置x,y的范围,描述x,y的标签1.2 x,y刻度的自定义1.3 设置2D坐标系 1 设置坐标 Matplotlib设置坐标的样式很有必要的,这样绘制的图才能更加清楚,比如横、纵轴的标签、刻度等的...

    1 设置坐标轴

    Matplotlib中设置坐标轴的样式很有必要的,这样绘制的图才能更加清楚,比如横、纵轴的标签、刻度等的设置。

    1.1 设置x,y的范围,描述x,y的标签

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x +1
    y2 = x**2
    
    # xy范围
    plt.xlim(-1,2)
    plt.ylim(-2,3)
    
    # xy描述
    plt.xlabel('I am X')
    plt.ylabel('I am Y')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    plt.show()
    

    1.2 x,y轴刻度的自定义

    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    
    [-2.  -1.6 -1.2 -0.8 -0.4  0.   0.4  0.8  1.2  1.6  2. ]
    
    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x +1
    y2 = x**2
    
    # xy范围
    plt.xlim(-1,2)
    plt.ylim(-2,3)
    
    # xy描述
    plt.xlabel('I am X')
    plt.ylabel('I am Y')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    
    # 修改x的间隔,修改y为文字描述
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
               ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    plt.show()
    

    1.3 设置2D坐标系

    有时候我们需要绘制数学中2D的坐标系,这时候就不是上边两小节的图,但是在上图的基础上进行设置的,比如去掉上边和右边的边框。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    
    [-2.  -1.6 -1.2 -0.8 -0.4  0.   0.4  0.8  1.2  1.6  2. ]
    
    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x +1
    y2 = x**2
    
    # xy范围
    plt.xlim(-1,2)
    plt.ylim(-2,3)
    
    # xy描述
    plt.xlabel('I am X')
    plt.ylabel('I am Y')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
               ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    
    # gca  get current axis
    ax = plt.gca()
    # 把右边和上边的边框去掉
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    # 把x轴的刻度设置为‘bottom'
    # 把y轴的刻度设置为 ’left‘
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    # 设置bottom对应到0点
    # 设置left对应到0点
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    
    plt.show()
    
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  • Python Matplotlib 设置x/y坐标刻度

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    刻度设置参考文档:xticks 命令yticks 命令以xticks为例:matplotlib.pyplot.xticks(args, *kwargs)获取或者设置当前刻度位置和文本的 x-limits:return locs, labels where locs is an array of tick locations ...
  • matplotlib绘图3 设置坐标1

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    import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1,2,100) ...#xy范围 plt.xlim((-1,2)) plt.ylim((-2,3)) #xy 描述 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') #绘制y1 y2两条曲线 设置颜...
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  • Matplotlib设置x,y坐标的位置

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    先将显示的坐标图的上边框和右边框去掉,即设置它们的显示方式为不显示: ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') 注:spines译为‘脊’,也就是坐标图中的边框。 将坐标图的...
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  • matplotlib 画图的时候经常会出现y数据不按大小排列的问题,很混乱,这主要是因为数据类型的错误,导致的!大家可以仔细阅读下以下两个案例,就应该有答案了:案例一:昨天偶然做一个爬取数据,做成直方图的小练习...
  • >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x=np.arange(-5,5,0.01) >>> y=x**3 >>> plt.axis([-6,6,-10,10]) [-6, 6, -10, 10] >>> plt.plot(x,y) [] >>> plt.show()画出来的图形如下: 另外坐标还有另一种
  • 4.matplotlib设置坐标

    2021-11-09 09:37:56
    import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np new_ticks = np.linspace(-2,2,11) print(new_ticks) x = np.linspace(-1,1,100) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 # 范围 plt.xlim((-1,2)) plt.ylim((-2,3)) # xy...
  • 如何将第二个子图的y轴范围设置为[0,1000]?我的数据(文本文件中的一列)的FFT图导致一个(inf。?)尖峰,因此实际数据不可见。pylab.ylim([0,1000])不幸的是,它没有任何作用。这是整个脚本:# based on ...
  • import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np t = [1,2,3,4,5] s = [1,2,3,4,5] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(t, s) ax.axis('scaled') ax.set_xlim(0, 10) ax.set_ylim(0, 10) plt.show() 结果: ...
  • matplotlib--设置坐标

    万次阅读 2017-10-12 22:00:02
    XY坐标轴范围及名称 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-3, 3, 50) #X axis data y1 = np.sin(x)*x**2 +1 plt.figure() plt.plot(x, y1) plt.scatter(x, y1, c='r')# set color
  • matplotlib绘图x,y等比例的方法

    千次阅读 2020-06-27 21:26:13
    的语句,其中gca表示Get Current Axes,用plt.gca()获得当前的Axes对象ax,然后调用ax.set_aspect(1),设置x,y等比例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.normal(0,1,5000) y = np...
  • 在上周的文章当中我们介绍了如何通过xlabel和ylabel设置坐标的名称,以及这两个函数的花式设置方法,可以设置出各种各样的名称显示方法。今天我们来介绍介绍其他的设置。xlim、ylim我们首先来介绍坐标范围,...
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matplotlib设置xy轴范围