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  • 1.刻度定位器与格式(Tick Locator) ...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(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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  • 图书推荐:《Python程序设计基础与应用》(ISBN:9787111606178),董付国,机械工业出版社图书详情:用书教师可以联系董老师获取教学大纲、课件、源码、教案、考试系统等配套教学资源。===============使用Python+...

    图书推荐:

    《Python程序设计基础与应用》(ISBN:9787111606178),董付国,机械工业出版社

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    用书教师可以联系董老师获取教学大纲、课件、源码、教案、考试系统等配套教学资源。

    ===============

    使用Python+numpy+matplotlib这样的组合,如果要绘制一条正弦曲线,是很容易的事。例如下面的代码:

    e49bf907b80460fe7ba21ebb18dc35d5.png

    绘制结果为:

    52c46eac5b689ea859ddf4528307f89d.png

    虽然确实几行代码就画出了正弦曲线,但是这个图也太朴素了,如果我们想得到下面这样的结果,该如何实现呢?

    45bcab87a375ef0921fde905609a0ce9.png

    上面图形中的难点在于坐标轴的箭头,可以使用axisartist来辅助实现,参考代码:

    4f668cc2ed672a34eaaa553ce9e0d38b.png

    虽然这个axisartist能够很方便地自定义坐标轴的位置和完美地设置箭头,但对于更多属性的设置有点乏力,很多参数的微调还是很花费时间的,在上面代码中添加代码修改坐标轴颜色,效果并不是很理想。例如,

    f1cac0de550225dae8703ff479bc0fe7.png

    绘制结果如下:

    3d23579c19bdb3698c8a6dd202adaf38.png

    也可以考虑隐藏原有的坐标轴直线,使用arrow来绘制带箭头的直线来代替,就是箭头有点丑,调整参数也比较麻烦,例如下面的代码:

    7335a98902533b2a7a08af87ac5cfd82.png

    结果如图所示:

    a8c1a79a1cf325539d30a7862cbdebe9.png

    如果实现下面的图形,上面几种方法还是有些吃力的:

    bc3987cc43e2291d604885442d6ffa23.png

    分析图形中的细节可知,主要是坐标轴的属性,有:1)只显示两根轴线;2)两根轴线颜色不同;3)轴线宽度比默认值粗;4)坐标轴的刻度颜色与默认值不同;5)轴线的一端有表示方向的箭头。

    这些属性都可以通过轴域的坐标轴方法来修改,再借助于annotate来实现箭头,很容易就做出效果来了。参考代码如下:

    2f5fe1fd6119555d48c4832ef8e89636.png温馨提示关注本公众号“Python小屋”,通过菜单“最新资源”==>“历史文章”可以快速查看分专题的950篇原创技术文章列表(可根据关键字在页面上搜索感兴趣的文章),通过“最新资源”==>“微课专区”可以免费观看500节Python微课,通过“最新资源”==>“培训动态”可以查看近期Python培训安排,通过“最新资源”==>“教学资源”可以查看Python教学资源,海量宝藏等你来挖掘7ce94ceb8e18bc24a5f19c9be0c9cc26.png---董付国老师Python系列图书---友情提示:不建议购买太多,最好先通过京东、当当、天猫查阅图书了解目录和侧重点,然后再选择购买适合自己的书。(1)《Python程序设计(第2版)》(ISBN:978-7-302-43651-5),清华大学出版社,2016年8月出版,2019年度清华大学出版社畅销图书(2)《Python可以这样学》(ISBN:978-7-302-45646-9),清华大学出版社,2017年2月(3)《Python程序设计基础(第2版)》(ISBN:978-7-302-49056-2)清华大学出版社,2018年1月出版,2019年度清华大学出版社畅销图书(4)《中学生可以这样学Python》(ISBN:978-7-302-48039-6)清华大学出版社(5)《Python程序设计开发宝典》(ISBN:978-7-302-47210-0)清华大学出版社,2018年10月(6)《玩转Python轻松过二级》(ISBN:978-7-302-49916-9)清华大学出版社,2018年5月(7)《Python程序设计基础与应用(ISBN:978-7-111-60617-8),机械工业出版社,2018年9月(8)Python程序设计实验指导书》(ISBN:9787302525790),清华大学出版社,2019年4月(9)《Python编程基础与案例集锦(中学版)(ISBN:978-7-121-35539-4),电子工业出版社,2019年4月(10)大数据的Python基础》(ISBN:978-7-111-62455-4),机械工业出版社,预计2019年5月出版(11)译作《Python程序设计》,机械工业出版社(华章),2018年11月出版(12)繁体版《Python也可以这样学》,台湾博硕文化股份有限公司,2017年10月出版,本书为《Python可以这样学》在台湾发行的繁体版,两本书内容一样,不建议重复购买(13)《Python程序设计实例教程》(ISBN:978-7-111-63198-9),机械工业出版社(14)《Python数据分析、挖掘与可视化》(ISBN:978-7-115-52361-7),人民邮电出版社,2019年12月Python相关课程教材选用参考与建议董付国老师Python在线课程资源使用方法董付国老师6本Python教材PDF版免费阅读《Python数据分析、挖掘与可视化》前3章书稿PDF免费阅读《Python程序设计基础与应用》前3章书稿PDF免费阅读号外号外--Python小屋刷题神器上线啦《中学生可以这样学Python》84节微课免费观看地址相关阅读

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    66a187500a5f39b43b3594d1e0e5782e.png

    绘制结果为:

    fed00e2f89780beef18ad982cd80a4ee.png

    虽然确实几行代码就画出了正弦曲线,但是这个图也太朴素了,如果我们想得到下面这样的结果,该如何实现呢?

    02727f3eb324fca1a6eb4e3759a01012.png

    上面图形中的难点在于坐标轴的箭头,可以使用axisartist来辅助实现,参考代码:

    639a4c98380a4ce7e11edd45ba02fe27.png

    虽然这个axisartist能够很方便地自定义坐标轴的位置和完美地设置箭头,但对于更多属性的设置有点乏力,很多参数的微调还是很花费时间的,在上面代码中添加代码修改坐标轴颜色,效果并不是很理想。例如,

    38bb10753477e642d3600f5c897d6cf0.png

    绘制结果如下:

    dc8de7a81524b1ef177ccc4f78e67f76.png

    也可以考虑隐藏原有的坐标轴直线,使用arrow来绘制带箭头的直线来代替,就是箭头有点丑,调整参数也比较麻烦,例如下面的代码:

    4d409edcd89ddecabefa9792f9643d84.png

    结果如图所示:

    a81a6387f41a20dcff401add1ab5eb44.png

    如果实现下面的图形,上面几种方法还是有些吃力的:

    293248625ac49656708d577c168f2988.png

    分析图形中的细节可知,主要是坐标轴的属性,有:1)只显示两根轴线;2)两根轴线颜色不同;3)轴线宽度比默认值粗;4)坐标轴的刻度颜色与默认值不同;5)轴线的一端有表示方向的箭头。

    这些属性都可以通过轴域的坐标轴方法来修改,再借助于annotate来实现箭头,很容易就做出效果来了。参考代码如下:

    f0c5d1db1c46b23f43f96c4193f8b4b9.png温馨提示关注本公众号“Python小屋”,通过菜单“最新资源”==>“历史文章”可以快速查看分专题的950篇原创技术文章列表(可根据关键字在页面上搜索感兴趣的文章),通过“最新资源”==>“微课专区”可以免费观看500节Python微课,通过“最新资源”==>“培训动态”可以查看近期Python培训安排,通过“最新资源”==>“教学资源”可以查看Python教学资源,海量宝藏等你来挖掘873f4b60e13d1c04827080d235c0afec.png---董付国老师Python系列图书---友情提示:不建议购买太多,最好先通过京东、当当、天猫查阅图书了解目录和侧重点,然后再选择购买适合自己的书。(1)《Python程序设计(第2版)》(ISBN:978-7-302-43651-5),清华大学出版社,2016年8月出版,2019年度清华大学出版社畅销图书(2)《Python可以这样学》(ISBN:978-7-302-45646-9),清华大学出版社,2017年2月(3)《Python程序设计基础(第2版)》(ISBN:978-7-302-49056-2)清华大学出版社,2018年1月出版,2019年度清华大学出版社畅销图书(4)《中学生可以这样学Python》(ISBN:978-7-302-48039-6)清华大学出版社(5)《Python程序设计开发宝典》(ISBN:978-7-302-47210-0)清华大学出版社,2018年10月(6)《玩转Python轻松过二级》(ISBN:978-7-302-49916-9)清华大学出版社,2018年5月(7)《Python程序设计基础与应用(ISBN:978-7-111-60617-8),机械工业出版社,2018年9月(8)Python程序设计实验指导书》(ISBN:9787302525790),清华大学出版社,2019年4月(9)《Python编程基础与案例集锦(中学版)(ISBN:978-7-121-35539-4),电子工业出版社,2019年4月(10)大数据的Python基础》(ISBN:978-7-111-62455-4),机械工业出版社,预计2019年5月出版(11)译作《Python程序设计》,机械工业出版社(华章),2018年11月出版(12)繁体版《Python也可以这样学》,台湾博硕文化股份有限公司,2017年10月出版,本书为《Python可以这样学》在台湾发行的繁体版,两本书内容一样,不建议重复购买(13)《Python程序设计实例教程》(ISBN:978-7-111-63198-9),机械工业出版社(14)《Python数据分析、挖掘与可视化》(ISBN:978-7-115-52361-7),人民邮电出版社,2019年12月Python相关课程教材选用参考与建议董付国老师Python在线课程资源使用方法董付国老师6本Python教材PDF版免费阅读《Python数据分析、挖掘与可视化》前3章书稿PDF免费阅读《Python程序设计基础与应用》前3章书稿PDF免费阅读号外号外--Python小屋刷题神器上线啦《中学生可以这样学Python》84节微课免费观看地址相关阅读

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    Python使用matplotlib填充图形指定区域

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    Python+numpy实现函数向量化

    Python使用numpy计算矩阵特征值、特征向量与逆矩阵

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  • ax.spines——matplotlib坐标轴设置

    万次阅读 2018-10-11 17:32:03
    通常软件绘图,包括 matlab、...获取坐标轴matplotlib的图中,默认有四个轴,两个横轴和两个竖轴,可以通过ax = plt.gca()方法获取,gca是‘get current axes’的缩写,获取图像的轴,总共有四个轴top、bottom、...

    通常软件绘图,包括 matlab、python 的 matplotlib,默认都是将坐标轴置于画布(figure)的最下侧(x 轴),最左侧(y 轴),也即将坐标原点置于左下角

    获取坐标轴

    在matplotlib的图中,默认有四个轴,两个横轴和两个竖轴,可以通过ax = plt.gca()方法获取,gca是‘get current axes’的缩写,获取图像的轴,总共有四个轴top、bottom、left和right

    axis指定要用的轴

    由于axes会获取到四个轴,而我们只需要两个轴,所以我们需要把另外两个轴隐藏,把顶部和右边轴的颜色设置为none,将不会显示

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
    ax = fig.add_subplot(111)
    # 设置有边框和头部边框颜色为空right、top、bottom、left
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    

    在这里插入图片描述
    可以看到top和right边被隐藏了

    移动下面和左边的轴到指定位置

    # 设置底边的移动范围,移动到y轴的0位置
    # data:移动轴的位置到交叉轴的指定坐标  outward:不太懂  axes:0.0 - 1.0之间的值,整个轴上的比例  center:('axes',0.5) zero:('data',0.0)
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    

    ax.spines[‘bottom’]获取底部的轴,通过set_position方法,设置底部轴的位置,例如:ax.spines[‘bottom’].set_position((‘data’,0))表示设置底部轴移动到竖轴的0坐标位置,设置left的方法相同

    展开全文
  • 当日期数据作为图表的坐标轴时通常需要特殊处理,尤其是显示股票数据信息的时候 matplotlib下的dates模块主要用于处理日期 引用库 from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY...
  • matplotlib坐标轴设置-2

    2020-07-08 10:21:32
    坐标轴位置挪动 获取轴边框 ax = plt.gca() 删除右边、上边的边框 ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') 设置x ,y 轴位置:如ax.spines['bottom'].set_position(('...
  • import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-np.pi,np.pi,50) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.figure(figsize=(9,6)) plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x)) ax = plt.gca() # 获取当前视图 ...
  • 解决获取坐标轴后,用坐标轴的函数set_yticks或者set_xticks来设置轴显示的标记。 但是,需要注意函数set_yticks或者set_xticks的使用位置,似乎使用了ax.spines后,程序会重置坐标轴的标记显示,比如这样写是不会...
  • 获取坐标轴后,用坐标轴的函数set_yticks或者set_xticks来设置轴显示的标记。 但是,需要注意函数set_yticks或者set_xticks的使用位置,似乎使用了ax.spines后,程序会重置坐标轴的标记显示,比如...
  • xsticks和ysticks函数的作用都是获取或设置坐标轴的刻度及标签。其中 xsticks函数作用是获取或设置x坐标轴的刻度及标签。 ysticks函数作用是获取或设置y坐标轴的刻度及标签。 两者参数相同,仅功能稍有不同。 ...
  • import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-np.pi,np.pi,100) data1 = np.exp(x) ...ax1 = plt.gca() # 获取当前域 ax1.set_xlabel('time(s)') # 设置x标签 ax1.s
  • Python3 matplotlib绘图时,坐标轴刻度不从X轴、y轴两端开始。 ** 这样输出的图片真的不太好看,请问有什么方法可以避免吗?(已经查询了百度,没有发现这各个问题的提问和解决方法) import csv from datetime ...
  • import matplotlib.pyplot as plt y = range(0,14,2) x = [-3,-2,-1,0,1,2,3] #获取当前图表的图像 pic = plt.gca() #设置图像的包围线 pic.spines['right'].set_color('none') pic.spines['top'].set_color('none...
  • matplotlib命令与格式:tick坐标轴主副刻度设置

    万次阅读 多人点赞 2017-12-06 23:52:26
    1.刻度定位器与格式(Tick Locator) ...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(f
  • 通常软件绘图,包括 matlab、python 的 matplotlib,默认都是将坐标轴置于画布(figure)的最下侧(x 轴),最左侧(y 轴),也即将坐标原点置于左下角。而我们自己理解数学,以及手动绘图时,都会将坐标轴置于中心...
  • 当X为日期时间时,annotate标注功能X轴坐标获取问题,即将x所在点的日期时间通过mdates.date2num()转为数字即可。关键代码如下: ax1.annotate("annotate msg ", xy=(mdates.date2num(x[1]), sales[1]), ...
  • 以下是如何在tkinter帧中嵌入matplotlib图形,根据用户输入的坐标在该图形上绘制直线,并在tkinter级别直接覆盖一个:另请参见matplotlib docs以获取更简单的示例。在彩色线绘制在tkinter画布中嵌入的matplotlib...
  • import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.1) ...fig, ax1 = plt.subplots() #获取figure默认的坐标系 ax1 # 对ax1调用twinx()方法,生成如同镜面...
  • 在利用plt.gca( )进行坐标轴的移动首先观察画布上面的坐标轴,如下图上图中,用红色标识出的黑色边界框线在Matplotlib中被称为spines,中文翻译为脊柱......在我理解看来,意思是这些边界框线是坐标轴区域的“支柱”...
  • 1 导入模块和构造数据 ...import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=2,linestyle='--') 2 默认样式 3 获取
  • 问题来由:《Python编程:从入门到实践》16.1.6的代码无法绘制出与图16-2一模一样的图表。...from matplotlib import pyplot as plt # 从文件中获取日期和最高气温 filename = 'sitka_weather_07-20...
  • 案例描述 • 3.0功能:可视化抛掷2个骰子的结果 • 4.0功能:对结果进行简单...• 遍历列表时,如何同时获取每个元素的索引号及其元素值? enumerate()函数 • 如何将对应的点数和次数关联起来? zip()函数 • Pyth...
  • 当日期数据作为图表的坐标轴时通常需要特殊处理,应为日期字符串比较长,容易产生重叠现象 2. 设定主/次刻度 2.1 引用库 from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,...
  • Python处理日期坐标轴

    万次阅读 2016-02-19 18:13:36
    1. 前言当日期数据作为图表的坐标轴时通常需要特殊处理,应为日期字符串比较长,容易产生重叠现象2. 设定主/次刻度2.1 引用库from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,...
  • marplotlib坐标轴ax

    千次阅读 2018-07-04 09:31:54
    常用函数import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.gcf() #获取当前Figureplt.gca()#获取当前Axes# 添加子图fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(numrows, numcols, fignum) # 如 plt.subplot(221)...
  • 7.1.设置坐标轴刻度 7.2.设置刻度标签(Setting Tick Labels) 7.3.调整刻度标签 (Adjusting the ticklabels) 7.设置刻度 7.1.设置坐标轴刻度 到目前为止,在所有例子中Matplotlib都自动负责了确定轴上间距点的任务...
  • 1. 前言当日期数据作为图表的坐标轴时通常需要特殊处理,应为日期字符串比较长,容易产生重叠现象2. 设定主/次刻度2.1 引用库from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,...

空空如也

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