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  • 1.刻度定位器与格式(Tick Locator) Tick locating 与 Tick formatting ...Matplotlib 中的 ticker 模块用于支持坐标轴刻度修改,调用下列命令可以初步查看主副坐标轴刻度的数值定位方式(locator)与具体格式(for...

    1.刻度定位器与格式(Tick Locator)

    Tick locating 与 Tick formatting 可参考官方文档:http://matplotlib.org/api/ticker_api.html

    2.获取坐标轴刻度对象

    • Matplotlib 中的 ticker 模块用于支持坐标轴刻度的修改,调用下列命令可以初步查看主副坐标轴刻度的数值定位方式(locator)与具体格式(formatter)等。
    • 详细命令参考:http://matplotlib.org/api/axis_api.html
    ax.xaxis.get_major_ticks()
    ax.xaxis.get_minor_ticks()
    ax.xaxis.get_major_locator()
    ax.xaxis.get_minor_locator()
    ax.xaxis.get_major_formatter()
    ax.xaxis.get_minor_formatter()
    

    3.设置主副刻度对象属性

    • (1)设置主副刻度格式
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
    
    t = np.arange(0.0, 100.0, 1)
    s = np.sin(0.1*np.pi*t)*np.exp(-t*0.01)
    ax = plt.subplot(111) #注意:一般都在ax中设置,不再plot中设置
    plt.plot(t,s,'--r*')
    
    #修改主刻度
    xmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数
    xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%5.1f') #设置x轴标签文本的格式
    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
    #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)
    
    #修改次刻度
    xminorLocator = MultipleLocator(5) #将x轴次刻度标签设置为5的倍数
    yminorLocator = MultipleLocator(0.1) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数
    #设置次刻度标签的位置,没有标签文本格式
    ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)
    ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)
    
    #打开网格
    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
    plt.show()
    
    
    • (2)删除坐标轴的刻度显示
    ax.yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) 
    ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter()) 
    

    作者:开码牛
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/helunqu2017/article/details/78736661
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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  • 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 = [np.random.randint(100) + i*20 for i in range(7)] scale_ls = range(7) ...
  • plt.tick_params(width=0.5, labelsize=4)#修改刻度线线粗细width参数,修改刻度字体labelsize参数 plt.title(‘name’,fontdict={'size':5 })#size对应的数值就是标题大小
    plt.tick_params(width=0.5, labelsize=4)#修改刻度线线粗细width参数,修改刻度字体labelsize参数
    plt.title(‘name’,fontdict={'size':5 })#size对应的数值就是标题大小
    
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  • 『Python』matplotlib自定义刻度样式

    千次阅读 2020-08-14 19:05:39
    matplotlib绘图个性化定制系列

    刻度由刻度标签和刻度线组成,如果需要进一步设置刻度样式,就需要用到定位器刻度格式器

    刻度定位器用来设置刻度线的位置,刻度格式器用来设置刻度标签的显示样式。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator, MultipleLocator, FuncFormatter
    import matplotlib as mpl
    
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei']
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题,或者转换负号为字符串
    
    x = np.linspace(0.5, 3.5, 100)
    y = np.sin(x)
    
    # 创建画布
    fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
    
    # 添加子图,这里 111 表示就一张图,返回该子图的坐标系对象
    axes = fig.add_subplot(111)
    
    # 设置坐标轴的主刻度线
    axes.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(2.0))  # 2的倍数显示主刻度线
    axes.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.0))  # 1的倍数显示主刻度线
    
    # 设置坐标轴主刻度线之间的辅助刻度线
    axes.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4))  # 每个主刻度线间等分8段
    axes.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4))  # 每个主刻度线间等分4段
    
    
    # 定义修改刻度标签格式的函数,这里有要求参数必须是x和pos
    def minor(x, pos):
        return f"{x:.2f}"
    
    
    def major(x, pos):
        return f"{x:.1f}"
    
    
    # 将之前定义的函数传入格式
    axes.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(major))
    axes.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(major))
    axes.xaxis.set_minor_formatter(FuncFormatter(minor))
    axes.yaxis.set_minor_formatter(FuncFormatter(minor))
    
    # 设置刻度线和刻度标签的样式
    axes.tick_params(axis="x", which="major", length=15, width=2.0, colors="r")
    axes.tick_params(axis="y", which="minor", length=5, width=1.0, labelsize=10, labelcolor="0.25")
    
    # 设置要显示的坐标范围
    axes.set_xlim(0, 4)
    axes.set_ylim(0, 2)
    
    # 用该子图的坐标系对象实例画图
    axes.plot(x, y, c=(0.25, 0.25, 1.00), lw=2, zorder=10)
    # axes.plot(x, y, c=(0.25, 0.25, 1.00), lw=2, zorder=0)
    
    # 设置网格线
    axes.grid(linestyle="-", linewidth=0.5, color="r", zorder=0)
    
    # 显示画布
    plt.show()
    

    最终结果如图:

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • import matplotlib.pyplot as plt plt.xticks([0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]) plt.tick_params(labelsize=20) #刻度字体大小20
    import matplotlib.pyplot as plt
     
    plt.xticks([0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]) 
    plt.tick_params(labelsize=20) #刻度字体大小20
    
    展开全文
  • 目录减小间隔改变时间刻度的格式 原来的图: 想把x轴的坐标间隔变小 想把x轴坐标显示为 时:分 如:20:00 import matplotlib.dates as mdate fig1 = plt.figure(figsize=(15,5)) ax = fig1.add_subplot(1,1,1) ax...
  • 文章目录一、未设置横纵坐标轴刻度(默认情况下)二、修改坐标轴刻度 一、未设置横纵坐标轴刻度(默认情况下) 示例代码: # 修改x轴与y轴的刻度 import matplotlib.pyplot as plt lst1 = list(range(0,15)) lst2 = ...
  • Matplotlib修改坐标轴刻度线的属性

    千次阅读 多人点赞 2019-09-24 16:01:44
    matplotlib中,刻度线叫tick,刻度值叫tick_label 注意这幅图片中就包含了关于刻度线的一些信息。比方,不仅有主刻度线(Major tick),还有次刻度线(Minor tick)。并且我们看到刻度线都是朝着图的外侧。图中,上边...
  • Matplotlib设置刻度刻度标签

    千次阅读 2020-12-08 15:20:41
    Matplotlib的默认刻度定位器和格式化器在很多常见情况下通常都足够了。可以明确提及刻度线的位置和标签以满足特定要求。xticks()和yticks()函数将列表对象作为参数。列表中的元素表示将显示刻度的相应操作的位置。ax...
  • 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.pyplot画出的图中,刻度(tick)外向 想转为内向,网上介绍的 matplotlib.rcParams[‘xtick.direction’]=‘in’ 不起作用,也尝试了这行代码的位置(开始,中间,结尾)。 方法 在ax.tick_params[]中...
  • matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as ...
  • 主要介绍了Python绘图Matplotlib之坐标轴及刻度总结,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
  • 如何在matplotlib中更改刻度间距?

    千次阅读 2020-12-08 15:07:00
    ticklabels之间的间距仅由轴上的刻度之间的间距决定。因此,获得给定标签之间更多空间的唯一方法是使轴变大。为了确定标签不重叠所需的空间,可以找出最大的标签并将其长度乘以标签的数量。然后可以调整轴周围的边距...
  • 对Python matplotlib 的使用进行了总结,学习内容来自B站up主莫烦Python,推荐!!! 代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 最简单的画图 x = np.linspace(-1, 1, 50) y = 2*x + 1 plt...
  • 在日常中,我们进行绘图的时候,通常需要按照实际情况指定x和y轴的刻度以及样式,那么如何修改x,y的刻度样式呢?下面就来带大家一起探讨探讨。 1、导入模块 import random from matplotlib import pyplot as plt 2...
  • 比较特殊的是,其中并没有对刻度值的字体进行设置的属性,所以我们需要使用下面两行进行设置,在最初使用plt.subplots中有得到一个返回值ax,我们使用ax.get_xticklabels()以及ax.get_yticklabels()来得到所有的刻度...
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  • matplotlib设置坐标轴刻度间隔

    千次阅读 2020-03-27 23:16:16
    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) 经...
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  • 坐标轴刻度 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.style.use('seaborn-whitegrid') %matplotlib inline fig=mpl.figure.Figure() ax=plt.axes() ax.plot(np.random....
  • matplotlib折线图例题 ...1.matplotlib自动地帮助我们生成x轴和y轴上的刻度,这和我们在代码中指定的x轴和y轴的数据是不一样的 我们指定的x轴和y轴数据 x=range(2,26,2) # x轴数据,是一个可迭代对象 y=
  • plt.yticks(range(0,40,5)) 运行后显示上面这行有错误TypeError:'range' object is not callable 且y轴刻度没有任何变化.
  • Matplotlib之设置坐标轴刻度及标签

    万次阅读 2018-11-29 11:46:29
    现在有两组数据,要绘制成...import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import mdate x = [737014, 737015, 737015] y = [0.58, 0.69, 0.45] plt.scatter(x, y) 正常画完是这样的: x轴数据...
  • Matplotlib修改默认字体

    2020-12-12 15:45:34
    Matplotlib设置字体 代码: mpl.rcParams['font.family'] = ['DejaVu Serif'] # 设置全局的字体(包括label legend 坐标轴) # 要使这一句生效,还需要修改配置文件(后面再说) font = {'style': 'normal', '...

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