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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
  • 原博文2017-02-22 10:52 −Python-Matplotlib 15 坐标轴范围 EG1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt y = np.arange(1, 5) plt.plot(y, y + 2, label='Normal'...相关推荐2019-12-11 18:08 −y=2x+...

    原博文

    2017-02-22 10:52 −

    Python-Matplotlib 15 坐标轴范围 EG1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt y = np.arange(1, 5) plt.plot(y, y + 2, label='Normal'...

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    JSON 的全称是 JavaScript Object Notation,即 JavaScript 对象符号,它是一种轻量级、跨平台、跨语言的数据交换格式,其设计意图是把所有事情都用设计的字符串来表示,这样既方便在互联网上传递...

    2019-12-04 16:29 −

    五、Matplotlib:绘图和可视化

    简介

    简单绘制线形图

    plot函数

    支持图类型

    保存图表

    1、简介

    Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值、必要的一些数据转换等。完成...

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    369

    2019-12-05 14:51 −

    https://www.zhihu.com/collection/260736383 https://blog.csdn.net/gaotihong/article/details/80983937 <此处就不自己写了,看了遍,照着写了一边,作者写的不错。不过有些有些偷懒,我只做了...

    2019-12-13 11:30 −

    matplotlib 的官方文档:

    https://matplotlib.org/users/index.html

    1 子图布局管理

    布局参数

    紧密布局的方法

    坐标轴的公用和隐藏

    2 直方图bar和barh的使用

    主要参数

    颜色参数

    堆积图

    3 简单示例(筹码分布图)

    #%% 筹码分布图...

    2019-12-05 20:53 −

    %matplotlib inline比较奇怪,而且无论你是用哪个python的IDE如spyder或者pycharm,这个地方都会报错,显示是invalid syntax(无效语法)。 那为什么代码里面还是会有这一句呢? %matplotlib作用 是在使用jupyter notebook 或者...

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    643

    2019-12-25 21:40 −

    1.matplotlib.patch基本用法

    matplotlib.patch对象底层的对象就是Path。它的基本用法如下:

    import matplotlib.pyplot as plt

    from matplotlib.path import Path

    import matplotlib.pat...

    2019-12-09 14:47 −

    import matplotlib.pyplot as plt#首先导入了模块pyplot,并指定别名plt,以免反复输入pyplot#模块pyplot包含很多用于生成图表的函数'''数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,他与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联最流...

    2019-12-19 10:58 −

    Python 提供了 bool 类型来表示真(对)或假(错),比如常见的5 > 3比较算式,这个是正确的,在程序世界里称之为真(对),Python 使用 True 来代表;再比如4 > 20比较算式,这个是错误的,在程序世界里称之为假(错),Python 使用 False 来代...

    2019-12-14 15:49 −

    ### plt.plot()绘制线性图 - 绘制单条线形图

    - 绘制多条线形图

    - 设置坐标系的比例plt.figure(figsize=(a,b)) - 设置图例legend()

    - 设置轴的标识

    - 图例保存 - fig = plt.figure() - plt.plot(x,y) - f...

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    145

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  • 主要介绍了Python matplotlib学习笔记之坐标轴范围,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 想要绘制出如下类型坐标轴断开的图,matplotlib中并没有直接可用的API,但是官方给出了一个demo: broken axis.py 大概说下思路:画出两个共享X轴,完全相同的图,下图取消上边界,下图取消下边界,然后再使用plot画...

    想要绘制出如下类型坐标轴断开的图,matplotlib中并没有直接可用的API,但是官方给出了一个demo: broken axis.py
    大概说下思路:画出两个共享X轴,完全相同的图,下图取消上边界,下图取消下边界,然后再使用plot画两组平行线就大功告成。
    在这里插入图片描述
    参照官网例子画的堆积图代码

        def respond_mode_bar(self):
            labels = ['Braking','Right','Left','R&B','L&B']
            # color_list = ['silver', 'red', 'blue', 'orange', 'deepskyblue']
            # color_list = ['blue', 'orange', 'green', 'red', 'olive']
            x = list(self.sub_list)
            y = np.zeros((len(self.sub_list), len(labels)), dtype=np.float)
            y0 = np.zeros(len(self.sub_list), dtype=np.float)
            # fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
            gs = gridspec.GridSpec(2,1, height_ratios=[3,1], hspace=0.15)
            fig = plt.figure(figsize=(8, 4.5))
            ax1 = fig.add_subplot(gs[0,:])
            ax2 = fig.add_subplot(gs[1,:], sharex=ax1)
            ax1.set_ylim(70, 100)
            ax2.set_ylim(0, 10)
    
            ax1.spines['bottom'].set_visible(False)
            ax2.spines['top'].set_visible(False)
            ax1.xaxis.tick_top()
            ax1.tick_params(labeltop='off')  
            ax2.xaxis.tick_bottom()
    
            for idx, sub in enumerate (self.sub_list):
                sub = str(sub).zfill(4)
                y[idx,:] = np.array(self.data_dict[sub]['respond_mode'])
            for ii in range(len(labels)):
                if ii==0: ax1.bar(x, y[:,ii], align='center', \
                        label = labels[ii], width=0.6)
                if ii==0: ax2.bar(x, y[:,ii], align='center', \
                         label = labels[ii], width=0.6)
                else:
                    y0 = y0 +y[:, ii-1]
                    ax1.bar(x, y[:,ii], bottom=y0, align='center', \
                        label = labels[ii], width=0.6)
                    ax2.bar(x, y[:,ii], bottom=y0, align='center', \
                        label = labels[ii], width=0.6)
            
            d = .01  # how big to make the diagonal lines in axes coordinates
            kwargs = dict(transform=ax1.transAxes, color='k', clip_on=False)
            ax1.plot((-d, +d), (-d, +d), **kwargs)        # top-left diagonal
            ax1.plot((1 - d, 1 + d), (-d, +d), **kwargs)  # top-right diagonal
    
            kwargs.update(transform=ax2.transAxes)  # switch to the bottom axes
            ax2.plot((-d, +d), (1 - d*3, 1 + d*3), **kwargs)  # bottom-left diagonal
            ax2.plot((1 - d, 1 + d), (1 - d*3, 1 + d*3), **kwargs)  # bottom-right diagonal
    
            plt.xlabel('Subject index')
            ax1.set_ylabel('Percentage (%)')
            plt.legend(loc=(0.65, 0.1), title='Evasive Maneuvers', \
                    facecolor='w', framealpha=1)
            plt.savefig(self.fig_path+sub+'_respond_mode.png', dpi=300, transparent=True)
            plt.show()
    

    官方参考
    https://matplotlib.org/examples/pylab_examples/broken_axis.html

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  • 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

    展开全文
  • Matplotlib 设置坐标轴

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matplotlib坐标轴范围