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  • python画图设置坐标轴大小
    千次阅读
    2016-12-16 21:00:00

    在console端输入python语句,会一句输一行,而且不保留你所做的操作,但是每一句之间加一个分号就能很好的解决。

    import pylab as Plot
    Plot.xlim(-150, 150);Plot.ylim(-150, 150);Plot.scatter(yt[:,0], yt[:,1], 20,Labels);

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/kangronghu/p/6188374.html

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  • python画图坐标轴设置

    千次阅读 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...

    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

    展开全文
  • figsize给图片定义长宽 plt.plot(x,y2)#让x和y展示出来 plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')#在一张图片里显示另外一段线,红色,宽度1,虚线 plt.xlim((-1,2))#x取值范围 plt.ylim((-2,3))#...
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x= np.linspace(-1,1,50)#从负一到一生成五十个点
    y1= 2*x+1
    y2=x**2
    
    plt.figure()
    plt.plot(x,y1)#让x和y展示出来
    
    plt.figure(num=2,figsize=(8,5))#num给图片定义名称,figsize给图片定义长宽
    plt.plot(x,y2)#让x和y展示出来
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')#在一张图片里显示另外一段线,红色,宽度1,虚线
    
    plt.xlim((-1,2))#x轴取值范围
    plt.ylim((-2,3))#y轴取值范围
    plt.xlabel('I am x')
    plt.ylabel('I am y')#y轴取名
    
    new_ticks = np.linspace(-1,2,5)#负一到二总共五个刻度
    print(new_ticks)
    plt.xticks(new_ticks)# 换x轴的刻度
    
    plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3,],
                ['really bad','bad','normal','good','really good'])#将刻度修改成名称表示
    
    plt.show() #只有用到show才能让图显示出来
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python画图设置y在右边显示f, ax = plt.subplots(figsize = (14, 10))sns.heatmap(corr,cmap='RdBu', linewidths = 0.05, ax = ax)ax.set_title('Correlation between features', fontsize=18, position=(0.5,...

    用python画图

    设置y轴在右边显示

    f, ax = plt.subplots(figsize = (14, 10))

    sns.heatmap(corr,cmap='RdBu', linewidths = 0.05, ax = ax)

    ax.set_title('Correlation between features', fontsize=18, position=(0.5,1.05))

    将y轴或x轴进行逆序

    ax.invert_yaxis()

    ax.invert_xaxis()

    ax.set_xlabel('X Label',fontsize=10)

    设置Y轴标签的字体大小和字体颜色

    ax.set_ylabel('Y Label',fontsize=15, color='r')

    设置坐标轴刻度的字体大小

    matplotlib.axes.Axes.tick_params

    ax.tick_params(axis='y',labelsize=8) # y轴

    ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False) # x轴

    将x轴刻度放置在top位置的几种方法

    ax.xaxis.set_ticks_position('top')

    ax.xaxis.tick_top()

    ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False) # x轴

    修改tick的字体颜色

    ax.tick_params(axis='x', colors='b') # x轴

    旋转轴刻度上文字方向的两种方法

    ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90)

    ax.set_xticklabels(corr.index, rotation=90)

    单独设置y轴或x轴刻度的字体大小, 调整字体方向

    ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(),fontsize=6)

    ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90)

    旋转轴刻度上文字方向的两种方法

    ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90)

    ax.set_xticklabels(corr.index, rotation=90)

    将x轴刻度放置在top位置的几种方法

    ax.xaxis.set_ticks_position('top')

    ax.xaxis.tick_top()

    ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False)

    import os

    import matplotlib.pyplot as plt

    import pandas as pd

    import numpy as np

    import math

    import seaborn as sns

    import matplotlib.gridspec as mg

    from sklearn import preprocessing

    os.chdir('C:/Users/86178/Desktop')

    x = pd.read_table('TME_Sender.csv',index_col=20,sep = ',')

    x.iloc[:,0:20] = preprocessing.scale(x.iloc[:,0:20])

    y = pd.read_table('ligand_receptor_matrix.txt',sep = '\t',index_col = 0)

    z = pd.read_csv('TSK_receiver.csv',index_col= 0)

    z.iloc[:,0:22] = preprocessing.scale(z.iloc[:,0:22])

    z = z.T

    gs = mg.GridSpec(5, 5)

    plt.subplot(gs[0:4,1:4])

    zz = sns.heatmap(y,cmap='PuRd',linewidths= 1,yticklabels=False,cbar = False)

    zz.xaxis.set_ticks_position('top')

    zz.set_ylabel('')

    zz.set_xticklabels(zz.get_xticklabels(),rotation = 90,family = 'Times New Roman')

    plt.subplot(gs[4,1:4])

    a = sns.heatmap(x,cmap='bwr',linewidths= 1,xticklabels=False,cbar = False)

    a.yaxis.set_ticks_position('right')

    a.set_yticklabels(a.get_yticklabels(), rotation=0,family = 'Times New Roman')

    a.set_xticklabels(a.get_xticklabels(),family = 'Times New Roman')

    plt.ylabel('')

    plt.subplot(gs[:4,0])

    x = sns.heatmap(z,cbar = False,cmap = 'bwr')

    x.xaxis.set_ticks_position('top')

    x.set_xticklabels(x.get_xticklabels(),family = 'Times New Roman',rotation = 90)

    x.set_yticklabels(x.get_yticklabels(),family = 'Times New Roman')

    x.set_xlabel('')

    #x.xaxis.set_ticks_position('top')

    plt.show()

    图片1.png

    python设置colorbar

    自定义colorbar包含两方面:

    自定义colorbar的颜色组合及颜色占比

    自定义colorbar的位置和大小

    这两项比较简单和实用,matplotlib和seaborn都可以尝试。对于某些特殊的数据分布类型,想在一张图内显示的情况比较适合。

    cmap的自定义

    cmap本质是一个RGBA格式的颜色列表,元素类型为np.array() ,np.array()里包含4个0-1的元素,前3个是RGB值,第4个为透明度。

    seaborn取颜色列表可以用以下方式:

    sns.light_palette('blue',reverse=True,n_colors=5)

    plt.cm.get_cmap('Blues', 5)

    plt.cm.get_cmap('cubehelix', 5)

    如果数据中有两组相差比较大的数据构成,可考虑取两组颜色值合并,可通过n_colors参数控制两组颜色的占比,如果存在极值,极值可设置为特殊颜色。

    colorbar的位置和大小

    可以把colorbar作为单独的axes,自由地定义其位置和占图比例,例如colorbar可以这样设置:cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2]),在seaborn热图中有对应的参数接受自定义的colorbar。

    #!/usr/bin/env python

    # coding: utf-8 -*-

    import pandas as pd

    import numpy as np

    ## 以下为MACOS设置,linux请改为 ​matplotlib.use('Agg')

    matplotlib.use('TkAgg')

    ## juypter notebook显示图像设置

    %matplotlib inline

    import matplotlib.pyplot as plt

    import seaborn as sns

    cmap= sns.light_palette('blue',reverse=True,n_colors=5)

    cmap2=sns.light_palette('red',reverse=False,n_colors=15)

    cmap.extend(cmap2)

    cmap.append(np.array([.3,.7,.6,1]))

    cmap.insert(0,np.array([.7,.7,.5,1]))

    fig = plt.figure(figsize=(4,7))

    ax = fig.add_axes([0.38, 0.3, 0.3, 0.65], facecolor = 'white')

    cbar_ax = fig.add_axes([0.7, 0.75, 0.025, 0.2])

    df = pd.DataFrame(np.random.rand(12,5))

    ax = sns.heatmap(df, ax=ax,annot=False, cmap=cmap, linewidths=.5, cbar_ax = cbar_ax)

    下图的效果对比更明显

    图片.png

    画图时候marker参数的设置

    marker type 含义

    “.” point 点

    “,” pixel 像素

    “o” circle 圆

    “v” triangle_down 下三角

    “^” triangle_up 上三角

    “>” triangle_right 右三角

    “1” tri_down 类似奔驰的标志

    “2” tri_up 类似奔驰的标志

    “3” tri_left 类似奔驰的标志

    “4” tri_right 类似奔驰的标志

    “8” octagon 八角形

    “s” square 正方形

    “p” pentagon 五角星

    “*” star 星号

    “h” hexagon1 六边形1

    “H” hexagon2 六边形2

    “+” plus 加号

    “x” x x

    “D” diamond 钻石

    “d” thin_diamond 细的钻石

    “ “ vline

    “-“ hline 水平方向的线

    “TICKLEFT” octagon 像素

    去掉刻度线

    plt.tick_params(bottom=False,top=False,left=False,right=False)

    展开全文
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空空如也

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python画图设置坐标轴