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  • matplotlib设置xy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.ylabel('y-axis') # 设置y轴标签文本 plt.legend
    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
  • python绘图库matplotlib 设置坐标轴范围

    千次阅读 2020-08-30 12:50:07
    同时设置x和y坐标:plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) 只设置x坐标:plt.xlim([xmin, xmax]) 只设置y坐标:plt.ylim([ymin, ymax])
    • 同时设置x和y坐标:plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
    • 只设置x坐标:plt.xlim([xmin, xmax])
    • 只设置y坐标:plt.ylim([ymin, ymax])
    展开全文
  • 在使用matplotlib模块时画坐标图时,往往需要对坐标轴设置很多参数,这些参数包括横纵坐标轴范围、坐标轴刻度大小、坐标轴名称等  在matplotlib中包含了很多函数,用来对这些参数进行设置。 plt.xlim、plt.ylim ...

    在使用matplotlib模块时画坐标图时,往往需要对坐标轴设置很多参数,这些参数包括横纵坐标轴范围、坐标轴刻度大小、坐标轴名称等 
    在matplotlib中包含了很多函数,用来对这些参数进行设置。

    plt.xlim、plt.ylim 设置横纵坐标轴范围 
    plt.xlabel、plt.ylabel 设置坐标轴名称 
    plt.xticks、plt.yticks设置坐标轴刻度

    以上plt表示matplotlib.pyplot

    例子

    
    #导入包
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    #支持中文显示
    from pylab import *
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    
    #创建数据
    x = np.linspace(-5, 5, 100)
    y1 = np.sin(x)
    y2 = np.cos(x)
    
    #创建figure窗口
    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
    #画曲线1
    plt.plot(x, y1)
    #画曲线2
    plt.plot(x, y2, color='blue', linewidth=5.0, linestyle='--')
    #设置坐标轴范围
    plt.xlim((-5, 5))
    plt.ylim((-2, 2))
    #设置坐标轴名称
    plt.xlabel('xxxxxxxxxxx')
    plt.ylabel('yyyyyyyyyyy')
    #设置坐标轴刻度
    my_x_ticks = np.arange(-5, 5, 0.5)
    my_y_ticks = np.arange(-2, 2, 0.3)
    plt.xticks(my_x_ticks)
    plt.yticks(my_y_ticks)
    
    #显示出所有设置
    plt.show()

    结果

    这里写图片描述

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  • 在使用matplotlib模块时画坐标图时,往往需要对坐标轴设置很多参数,这些参数包括横纵坐标轴范围、坐标轴刻度大小、坐标轴名称等 xlim():设置x坐标轴范围 ylim():设置y坐标轴范围 xlabel():设置x坐标轴名称 ylabel...

    在使用matplotlib模块时画坐标图时,往往需要对坐标轴设置很多参数,这些参数包括横纵坐标轴范围、坐标轴刻度大小、坐标轴名称等

    • xlim():设置x坐标轴范围
    • ylim():设置y坐标轴范围
    • xlabel():设置x坐标轴名称
    • ylabel():设置y坐标轴名称
    • xticks():设置x轴刻度
    • yticks():设置y轴刻度
    #创建数据
    x = np.linspace(-5, 5, 100)
    y1 = np.sin(x)
    y2 = np.cos(x)
    
    #创建figure窗口,figsize设置窗口的大小
    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
    #画曲线1
    plt.plot(x, y1)
    #画曲线2
    plt.plot(x, y2, color='blue', linewidth=5.0, linestyle='--')
    #设置坐标轴范围
    plt.xlim((-5, 5))
    plt.ylim((-2, 2))
    #设置坐标轴名称
    plt.xlabel('xxxxxxxxxxx')
    plt.ylabel('yyyyyyyyyyy')
    #设置坐标轴刻度
    my_x_ticks = np.arange(-5, 5, 0.5)
    #对比范围和名称的区别
    #my_x_ticks = np.arange(-5, 2, 0.5)
    my_y_ticks = np.arange(-2, 2, 0.3)
    plt.xticks(my_x_ticks)
    plt.yticks(my_y_ticks)
    
    #显示出所有设置
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    plt.figure()
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    
    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    plt.xlabel('I am x')
    plt.ylabel('I am y')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    plt.figure()
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    
    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    plt.xlabel('I am x')
    plt.ylabel('I am y')
    
    new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
    print(new_ticks)
    plt.xticks(new_ticks)
    
    plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],[r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    设置坐标轴–边框

    • gca():获取当前坐标轴信息
    • .spines:设置边框
    • .set_color:设置边框颜色:默认白色
    • .spines:设置边框
    • .xaxis.set_ticks_position:设置x坐标刻度数字或名称的位置
    • .yaxis.set_ticks_position:设置y坐标刻度数字或名称的位置
    • .set_position:设置边框位置
    
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    plt.figure()
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    
    new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],['$really\ bad$', '$bad$', '$normal$', '$good$', '$really\ good$'])
    
    ax = plt.gca()
    #设置上边和右边无边框
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    调整坐标轴:

    ax = plt.gca()
    #设置上边和右边无边框
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    #设置x坐标刻度数字或名称的位置
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    #设置边框位置
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述

    ax = plt.gca()
    #设置上边和右边无边框
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    #设置x坐标刻度数字或名称的位置
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    #设置边框位置
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    matplotlib.pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs)

    x, y:表示坐标;
    s:字符串文本;
    fontdict:字典,可选;
    kw:
    fontsize=12,
    horizontalalignment=‘center’、ha=’cener’
    verticalalignment=’center’、va=’center’
    
    #!/usr/bin/python
    #coding: utf-8
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.arange(-10, 11, 1)  #形成一个数组,第三个参数表示步长,#start,end,step
    y = x ** 2
    
    plt.plot(x, y)
    
    # 第一个参数是x轴坐标
    # 第二个参数是y轴坐标
    # 第三个参数是要显式的内容
    # alpha 设置字体的透明度
    # family 设置字体
    # size 设置字体的大小
    # style 设置字体的风格
    # wight 字体的粗细
    # bbox 给字体添加框,alpha 设置框体的透明度, facecolor 设置框体的颜色
    plt.text(-3, 20, "function: y = x * x", size = 15, alpha = 0.2)
    plt.text(-3, 40, "function: y = x * x", size = 15,\
             family = "fantasy", color = "r", style = "italic", weight = "light",\
             bbox = dict(facecolor = "r", alpha = 0.2))
    
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述
    添加数据标签

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import time
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    def showResult(xList, yList, title, xLabel, yLabel):
        plt.plot(xList, yList, 'g*-')
        plt.title(title)
        plt.xlabel(xLabel)
        plt.ylabel(yLabel)
        for x, y in zip(xList, yList):
            plt.text(x, y+0.3, str(y), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)
        plt.savefig('fig'+str(int(time.time()))+'.jpg')
        plt.show()
    
    x_arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    y_arr = [1, 4, 9, 16, 25, 36]
    showResult(x_arr, y_arr, 'title', 'x', 'y')
    
    

    其中

    for x, y in zip(xList, yList):
    	plt.text(x, y+0.3, '%.0f'%y, ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)
    
    

    逐个获取需要标注的点的横纵坐标 x与 y,然后在位置 (x, y+0.3) 处以 10.5 的字体显示出 y 的值,‘center’ 和 ‘bottom’ 分别指水平和垂直方向上的对齐方式。
    在这里插入图片描述

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matplotlib设置y轴范围