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  • 在使用matplotlib模块时画坐标图时,往往需要对坐标设置很多参数,这些参数包括横纵坐标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

    展开全文
  • Matplotlib 设置坐标

    千次阅读 2020-03-18 23:49:19
    调整名字和间隔 使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt 使用import导入模块numpy...使用np.linspace定义x:范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2. x...

    调整名字和间隔

    使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt 使用import导入模块numpy,并简写成np

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    

    使用np.linspace定义x:范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.

    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    

    使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线,曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0;曲线的类型(linestyle)为虚线.

    plt.figure()
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    

    使用plt.xlim设置x坐标轴范围:(-1, 2); 使用plt.ylim设置y坐标轴范围:(-2, 3); 使用plt.xlabel设置x坐标轴名称:’I am x’; 使用plt.ylabel设置y坐标轴名称:’I am y’;

    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

    使用np.linspace定义范围以及个数:范围是(-1,2);个数是5. 使用print打印出新定义的范围. 使用plt.xticks设置x轴刻度:范围是(-1,2);个数是5.

    new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
    print(new_ticks)
    plt.xticks(new_ticks)
    

    使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称:刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3];对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’]. 使用plt.show显示图像.

    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

    设置不同名字和位置

    使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt 使用import导入模块numpy,并简写成np

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    

    使用np.linspace定义x:范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.

    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    

    使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线,曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0;曲线的类型(linestyle)为虚线. 使用plt.xlim设置x坐标轴范围:(-1, 2); 使用plt.ylim设置y坐标轴范围:(-2, 3);

    plt.figure()
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    

    使用np.linspace定义范围以及个数:范围是(-1,2);个数是5. 使用plt.xticks设置x轴刻度:范围是(-1,2);个数是5. 使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称:刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3];对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’].

    new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],['$really\ bad$', '$bad$', '$normal$', '$good$', '$really\ good$'])
    

    使用plt.gca获取当前坐标轴信息. 使用.spines设置边框:右侧边框;使用.set_color设置边框颜色:默认白色; 使用.spines设置边框:上边框;使用.set_color设置边框颜色:默认白色;

    ax = plt.gca()
    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

    使用.xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置:bottom.(所有位置:top,bottom,both,default,none)

    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    

    使用.spines设置边框:x轴;使用.set_position设置边框位置:y=0的位置;(位置所有属性:outward,axes,data)

    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    使用.yaxis.set_ticks_position设置y坐标刻度数字或名称的位置:left.(所有位置:left,right,both,default,none)

    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    

    使用.spines设置边框:y轴;使用.set_position设置边框位置:x=0的位置;(位置所有属性:outward,axes,data) 使用plt.show显示图像.

    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • 文章目录1 设置坐标轴1.1 设置x,y的范围,描述x,y的标签1.2 x,y轴刻度的自定义1.3 设置2D坐标系 1 设置坐标Matplotlib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...

    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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  • 主要介绍了Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • matplotlib设置坐标轴刻度间隔

    千次阅读 2020-03-27 23:16:16
    major_locator(x_major_locator) plt.plot(np.arange(1,len(losses)+1), losses) plt.plot(np.arange(1,len(eval_losses)+1), eval_losses) 第二种是将横轴坐标范围转换成字符串 plt.title('train loss') plt.plot...

    本来是想让横轴显示1-20的整数,刻度之间间隔1,但是画出图来却显示有浮点数

    plt.title('train loss')
    plt.plot(np.arange(1,len(losses)+1), losses)
    plt.plot(np.arange(1,len(eval_losses)+1), eval_losses)
    

    在这里插入图片描述
    经查资料,找到两种方法:
    第一种是通过MultipleLocator类来实现

    from matplotlib.pyplot import MultipleLocator #导入此类,设置坐标轴间隔
    plt.title('train loss')
    
    x_major_locator=MultipleLocator(1)
    ax=plt.gca()
    ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
    
    plt.plot(np.arange(1,len(losses)+1), losses)
    plt.plot(np.arange(1,len(eval_losses)+1), eval_losses)
    

    在这里插入图片描述
    第二种是将横轴坐标范围转换成字符串

    plt.title('train loss')
    plt.plot(np.arange(1,len(losses)+1).astype(np.str), losses)
    plt.plot(np.arange(1,len(eval_losses)+1), eval_losses)
    

    在这里插入图片描述

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  • python绘图库matplotlib 设置坐标范围

    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])
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    千次阅读 2020-09-02 19:08:01
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  • >>> 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: 另外坐标轴还有另一种
  • 在画图的地方下添加如下代码即可 ...#设置坐标显示时间的刻度范围 plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) #设置坐标显示时间的刻度范围 plt.gca().yaxis.s...
  • low - min_low)/20)[1]) #my_x_ticks = np.linspace(get_upper_lower_int(min_val)[1], get_upper_lower_int(max_val)[0], 20) # 设置坐标范围 plt.xticks(my_x_ticks) # 旋转坐标轴标签 plt.xticks(rotation = 45...
  • 改变线的颜色和线宽 ...具体请参考matplotlib.lines.Line2D 有以下几种方式可以设置线的属性 使用关键字参数 plt.plot(x, y, linewidth=2.0) 使用 Line2D 对象的设置方法。 plot 返回一个 Line2D 对...
  • 如下所示: ...>>> 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) [<matplotlib>] >>> plt.show() 画出来
  • Python matplotlib --坐标轴刻度范围设置

    万次阅读 2019-03-29 19:43:40
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  • Matplotlib设置坐标系的显示信息

    千次阅读 2019-07-19 11:41:14
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