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  • import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 6] labels = ['Frogs', 'Hogs', 'Bogs', 'Slogs'] plt.plot(x, y) # You can specify a rotation for the tick labels in degrees or with ...
    import matplotlib.pyplot as plt
     
     
    x = [1, 2, 3, 4]
    y = [1, 4, 9, 6]
    labels = ['Frogs', 'Hogs', 'Bogs', 'Slogs']
     
    plt.plot(x, y)
    # You can specify a rotation for the tick labels in degrees or with keywords.
    plt.xticks(x, labels, rotation='vertical')
    # Pad margins so that markers don't get clipped by the axes
    plt.margins(0.2)
    # Tweak spacing to prevent clipping of tick-labels
    plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
    plt.show()

    通过 plt.subplots_adjust(bottom=0.15),来调整 图表 的上下左右。

    https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots_adjust.html

     

    参考:

    1. https://blog.csdn.net/weixin_35834894/article/details/98874947

     

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  • 正向显示纵轴文字,使用rotation参数 可以在plt.ylabel()中增加rotation=0参数,是文字正向显示如 ax2 = plt.subplot(122) ax2.scatter(X[:,1],Y[:,0], c = "g") ...直接看效果,左边加,右边加上 ...

    正向显示纵轴文字,使用rotation参数

    可以在plt.ylabel()中增加rotation=0参数,是文字正向显示如

    ax2 = plt.subplot(122)
    ax2.scatter(X[:,1],Y[:,0], c = "g")
    plt.xlabel("x2")
    plt.ylabel("y",rotation = 0)
    plt.show()
    

    直接看效果,左边不加,右边加上
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)

    万次阅读 多人点赞 2018-09-10 20:00:24
    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 ...

    用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 plt
    x = range(1,13,1)
    y = range(1,13,1)
    plt.plot(x,y)
    plt.show()

     x坐标和y坐标都表示1到12的整数,不进行坐标设置时,执行效果为:

     此时的x轴和y轴都是只显示偶数,其它的奇数未显示,这样在展示实验效果或放入文章中都会影响其可读性。

    为了设置坐标轴的值,增加其可读性,有多种方法。这里介绍的是matplotlib的函数xticks()和yticks()。

    参考文档:xticks()函数介绍      yticks()函数介绍

    xticks()中有3个参数:

    xticks(locs, [labels], **kwargs)  # Set locations and labels
    

     locs参数为数组参数(array_like, optional),表示x-axis的刻度线显示标注的地方,即ticks放置的地方,上述例子中,如果希望显示1到12所有的整数,就可以将locs参数设置为range(1,13,1),第二个参数也为数组参数(array_like, optional),可以不添加该参数,表示在locs数组表示的位置添加的标签,labels不赋值,在这些位置添加的数值即为locs数组中的数。如下图

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = range(1,13,1)
    y = range(1,13,1)
    plt.plot(x,y)
    plt.xticks(x)
    plt.show()

    xticks()函数中,locs参数为数组x,即1到12所有的整数, 即画出的图像会在这12个位置画出ticks,即上图中的刻度线。

    当赋予labels的值为空时,则在locs决定的位置上虽然会画出ticks,但不会显示任何值。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = range(1,13,1)
    y = range(1,13,1)
    plt.plot(x,y)
    plt.xticks(x,())
    plt.show()

    其效果为:

    该例子中,会明显看到locs和labels的关系,locs表示位置,labels决定这些位置上的标签,labels的默认值为和locs相同。

    所以,对于labels参数,我们可以赋予其任意其它的值,如人名,月份等等。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = range(1,13,1)
    y = range(1,13,1)
    plt.plot(x,y)
    plt.xticks(x, ('Tom','Dick','Harry','Sally','Sue','Lily','Ava','Isla','Rose','Jack','Leo','Charlie'))
    plt.show()

     在每个标签会依次显示labels中的人名:

    还可以显示月份:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import calendar
    x = range(1,13,1)
    y = range(1,13,1)
    plt.plot(x,y)
    plt.xticks(x, calendar.month_name[1:13],color='blue',rotation=60)
    plt.show()

    显示效果为:

    这里添加了 calendar 模块,用于显示月份的名称。calendar.month_name[1:13]即1月份到12月份每个月份的名称的数组。后面的参数color='blue'表示将标签颜色置为蓝色,rotation表示标签逆时针旋转60度。

    通过上个示例,可看出第3个参数关键字参数**kwargs用于控制labels,具体可通过Text属性中的定义,添加到该参数中,关于其定义可参考在 Text 查询。

    另外,通过第1个参数locs可以看出,xticks()函数还可以用来设置使x轴上ticks隐藏,即将空数组赋予它,则没有tick会显示在x轴上,此处参考:x轴数值隐藏

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import calendar
    x = range(1,13,1)
    y = range(1,13,1)
    plt.plot(x,y)
    plt.xticks([])
    plt.show()

    可看出x轴上没有tick显示:

    同理,对于yticks()函数定义和xticks()函数定义完全相同。对于第一个例子,如果希望在y轴上的刻度线也显示1到12所有的整数,则将lens(1,13,1)赋予yticks()的locs参数即可:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import calendar
    x = range(1,13,1)
    y = range(1,13,1)
    plt.plot(x,y)
    plt.xticks(x)
    plt.yticks(y)
    plt.show()

     其效果为:

     综上,可以设计一个x轴为月份,y为星期的图像:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import calendar
    from datetime import *
    x = range(1,13,1)
    y = range(1,13,1)
    plt.plot(x,y)
    plt.xticks(x, calendar.month_name[1:13],color='blue',rotation=60)
    today = datetime(2018, 9, 10)
    a=[]
    for i in range(12):
        a.append(calendar.day_name[today.weekday()+(i%7)])
    plt.yticks(y,a,color='red')
    plt.show()

     

    对应一月份选择星期一,二月份选择星期二,往后依次类推,直至将12个月安排完。 

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    成功解决matplotlib绘图的时候横坐标或纵坐标文本显示不全/显示一半/显示不完整的问题

     

     

     

     

    目录

    解决问题

    解决思路

    解决方法


     

     

     

     

     

     

    解决问题

    成功解决matplotlib绘图的时候横坐标或纵坐标文本显示不全/显示一半/显示不完整的问题

     

     

     

     

     

     

     

    解决思路

    横坐标或纵坐标文本显示不全/显示一半/显示不完整,Adjust the padding between and around subplots,需要调整subplots之间和周围的填充。

     

     

     

     

     

    解决方法

    在plt.show()之前,添加下边一行即可!

    plt.tight_layout()
    plt.show()

     

    哈哈,大功告成!

     

     

     

     

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  • python操作matplotlib画折线图显示数据

    万次阅读 多人点赞 2018-01-25 22:14:26
    本文想说的是折线点的地方显示数据纵坐标数据 利用:plt.text() 方法 废话多说,直接上代码: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt # 月份 x1 = ['2017-01', '2017-02', '2017-03', '2017-04...
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  • 我的想法是按照铺店率从大到小排序作为横坐标,然后纵坐标是销售量。那么 常理先搞定头文件 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import pandas as pd 用pandas读取excel中文也可以,之前...
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    1、 Import 函数 from 库,往后可以直接使用 函数 import库,要使用函数则需 库....3、 用图形表示回归效果可以采用横坐标为实际值,纵坐标为预测值(采用横坐标的标定作为标定)则预测点越集中在y=x坐标
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    2017-10-07 13:19:29
    1、 Import 函数 from 库,往后可以直接使用 函数 import库,要使用函数则需 库....3、 用图形表示回归效果可以采用横坐标为实际值,纵坐标为预测值(采用横坐标的标定作为标定)则预测点越集中在y=x坐标
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    2020-10-03 12:17:23
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matplotlib不显示纵坐标