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  • python画图坐标轴设置

    2020-11-20 19:22:13
    1这两个方法来自matplotlib安装库里面ticker.py文件;"MultipleLocator(Locator)"表示将刻度标签设置为Locator的...3除了以上方法,还有另外一种方法,那就是使用xticks方法(yticks,x,y表示对应坐标轴),xticks用法...

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    这两个方法来自matplotlib安装库里面ticker.py文件;"MultipleLocator(Locator)"表示将刻度标签设置为Locator的倍数。

    3852f6e5eceeadbce75505c5cd18dfdae53b7bd3.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    2

    "FormatStrFormatter"表示设置标签文本的格式,代码中"%1.1f"表示保留小数点后一位,浮点数显示。

    92174dbbf82064fbf37173948e6104a354e96fd3.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    3

    除了以上方法,还有另外一种方法,那就是使用xticks方法(yticks,x,y表示对应坐标轴),xticks用法可在python cmd下输入以下代码查看:

    586bfdefe0781431afcc70d9dc6699cf035362d3.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    4

    上图中使用了"plt.xticks"方法设置x轴文本,标签文本使用group_labels中的内容,因此可以根据需要修改group_labels中的内容。

    e177fc9147e833e042087fb630ea3e86314859d3.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    5

    这幅数据x坐标显示的刻度有点问题,当数据越来越多时,若坐标主刻度间隔未得到合理控制,x坐标上数据显示会越来越乱,如图中红线圈点的数据。

    49701aebf6a75f0f0451365b97324b18502c4cd3.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    6

    按照matplotlib官方document中的用法,对 x axis/ y axis坐标刻度间隔的控制可以基于 matplotlib.ticker里的 MultipleLocator /FormatStrFormatter模块来控制。

    END

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  • Matplotlib使用总结图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus...新建隐藏坐标轴 from mpl_toolkits.axisartist.
  • 一般情况下, x 轴刻度默认显示为数字。 例如: 我希望x 轴刻度显示为星期日期。 查询pyplot 文档, 发现了 xtick() 函数可以修改刻度。 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #val_ls...
  • 总结matplotlib绘图如何设置坐标轴刻度大小和刻度。上代码:frompylabimport*frommatplotlib.tickerimportMultipleLocator,FormatStrFormatterxmajorLocator=MultipleLocator(20)#将x主刻度标签设置为20的倍数...

    总结matplotlib绘图如何设置坐标轴刻度大小和刻度。

    上代码:

    frompylabimport*

    frommatplotlib.tickerimportMultipleLocator, FormatStrFormatter

    xmajorLocator   = MultipleLocator(20)#将x主刻度标签设置为20的倍数

    xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f')#设置x轴标签文本的格式

    xminorLocator   = MultipleLocator(5)#将x轴次刻度标签设置为5的倍数

    ymajorLocator   = MultipleLocator(0.5)#将y轴主刻度标签设置为0.5的倍数

    ymajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f')#设置y轴标签文本的格式

    yminorLocator   = MultipleLocator(0.1)#将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数

    t = arange(0.0,100.0,1)

    s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01)

    ax = subplot(111)#注意:一般都在ax中设置,不再plot中设置

    plot(t,s,'--b*')

    #设置主刻度标签的位置,标签文本的格式

    ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)

    ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter)

    ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)

    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

    show()绘图如下:

    79162712_2

    如果仔细看代码,可以得知,设置坐标轴刻度和文本主要使用了"MultipleLocator"、"FormatStrFormatter"方法。

    这两个方法来自matplotlib安装库里面ticker.py文件;"MultipleLocator(Locator)"表示将刻度标签设置为Locator的倍数,"FormatStrFormatter"表示设置标签文本的格式,代码中"%1.1f"表示保留小数点后一位,浮点数显示。

    相应的方法还有:

    79162712_3

    除了以上方法,还有另外一种方法,那就是使用xticks方法(yticks,x,y表示对应坐标轴),xticks用法可在Python cmd下输入以下代码查看:

    importmatplotlib.pyplot as plt

    help(plt.xticks)

    代码如下:

    importnumpy as np

    importmatplotlib.pyplot as plt

    fig,ax = plt.subplots()

    x = [1,2,3,4,5]

    y = [0,2,5,9,15]

    #ax is the axes instance

    group_labels = ['a','b','c','d','e']

    plt.plot(x,y)

    plt.xticks(x, group_labels, rotation=0)

    plt.grid()

    plt.show()

    绘图如下:

    79162712_4

    上图中使用了"plt.xticks"方法设置x轴文本,标签文本使用group_labels中的内容,因此可以根据需要修改group_labels中的内容。

    网上看到的另一种方法,代码如下:

    importmatplotlib.pyplot as pl

    importnumpy as np

    frommatplotlib.tickerimportMultipleLocator, FuncFormatter

    x = np.arange(0,4*np.pi,0.01)

    y = np.sin(x)

    pl.figure(figsize=(10,6))

    pl.plot(x, y,label="$sin(x)$")

    ax = pl.gca()

    defpi_formatter(x, pos):

    """

    比较罗嗦地将数值转换为以pi/4为单位的刻度文本

    """

    m = np.round(x / (np.pi/4))

    n = 4

    ifm%2==0: m, n = m/2, n/2

    ifm%2==0: m, n = m/2, n/2

    ifm ==0:

    return"0"

    ifm ==1andn ==1:

    return"$\pi$"

    ifn ==1:

    returnr"$%d \pi$"% m

    ifm ==1:

    returnr"$\frac{\pi}{%d}$"% n

    returnr"$\frac{%d \pi}{%d}$"% (m,n)

    # 设置两个坐标轴的范围

    pl.ylim(-1.5,1.5)

    pl.xlim(0, np.max(x))

    # 设置图的底边距

    pl.subplots_adjust(bottom = 0.15)

    pl.grid() #开启网格

    # 主刻度为pi/4

    ax.xaxis.set_major_locator( MultipleLocator(np.pi/4) )

    # 主刻度文本用pi_formatter函数计算

    ax.xaxis.set_major_formatter( FuncFormatter( pi_formatter ) )

    # 副刻度为pi/20

    ax.xaxis.set_minor_locator( MultipleLocator(np.pi/20) )

    # 设置刻度文本的大小

    fortickinax.xaxis.get_major_ticks():

    tick.label1.set_fontsize(16)

    pl.legend()

    pl.show()绘图如下:

    79162712_5

    特此记录。

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  • 在开始本文之前,不熟悉的朋友可以先看看这篇文章:Python Matplotlib库入门指南 本文主要介绍的是关于Python利用matplotlib.pyplot绘图设置坐标轴刻度的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起...

    前言

    matplotlib.pyplot是一些命令行风格函数的集合,使matplotlib以类似于MATLAB的方式工作。每个pyplot函数对一幅图片(figure)做一些改动:比如创建新图片,在图片创建一个新的作图区域(plotting area),在一个作图区域内画直线,给图添加标签(label)等。matplotlib.pyplot是有状态的,亦即它会保存当前图片和作图区域的状态,新的作图函数会作用在当前图片的状态基础之上。

    在开始本文之前,不熟悉的朋友可以先看看这篇文章:Python Matplotlib库入门指南

    本文主要介绍的是关于Python利用matplotlib.pyplot绘图设置坐标轴刻度的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。

    问题描述:

    在使用matplotlib绘图时,可能会需要设置坐标轴上刻度之间的距离,或者为刻度设置标签。

    技术要点:

    pyplot的xticks()和yticks()函数的用法。

    参考代码1:

    20184994046501.png?20183994057

    运行结果1:

    20184994105265.png?20183994113

    参考代码2:

    20184994127477.jpg?20183994150

    运行结果2:

    20184994159383.png?2018399429

    最后给学习python的新手们推荐一个视频:Let's python从入门到精通系列视频教程  ,该视频讲解的非常清楚,如果你想走进Python行业,通过一些不错的视频开始学习是个不错建议。

    总结

    以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对本网站的支持。

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  • frompylabimport*frommatplotlib.tickerimportMultipleLocator,FormatStrFormatterxmajorLocator=MultipleLocator(20)#将x主刻度标签设置为20的倍数xmajorFormatter=FormatStrFormatter("%1.1f")#设置x...

    from pylab import *

    from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

    xmajorLocator   = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数

    xmajorFormatter = FormatStrFormatter("%1.1f") #设置x轴标签文本的格式

    xminorLocator   = MultipleLocator(5) #将x轴次刻度标签设置为5的倍数

    ymajorLocator   = MultipleLocator(0.5) #将y轴主刻度标签设置为0.5的倍数

    ymajorFormatter = FormatStrFormatter("%1.1f") #设置y轴标签文本的格式

    yminorLocator   = MultipleLocator(0.1) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数

    t = arange(0.0, 100.0, 1)

    s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01)

    ax = subplot(111) #注意:一般都在ax中设置,不再plot中设置

    plot(t,s,"--b*")

    #设置主刻度标签的位置,标签文本的格式

    ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)

    ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter)

    ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)

    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

    show()

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