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  • python使用matplotlib画图时设置x轴刻度 plt.rcParams['font.family'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline figure = plt.figure(figsize=(26,8)) ax1 = figure.add_...

    python使用matplotlib画图时设置x轴刻度

    plt.rcParams['font.family'] = ['KaiTi']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    %matplotlib inline
    
    figure = plt.figure(figsize=(26,8))
    ax1 = figure.add_subplot(1,1,1)
    ax1.plot(host_df['deviceTemp'],color='green',label='temp')
    ticks = ax1.set_xticks(list(range(0,8501, 500)))
    tims = host_df.loc[list(range(0,8501, 500)),'time']
    labels = ax1.set_xticklabels(tims, rotation=90,fontsize='small')
    ax1.set_title('温度变化折线图')
    plt.legend(loc=1)
    plt.show()
    

    结果展示:结果展示
    aWDi4Z-1626405331560)(./img/画图改变刻度展示.png)]

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  • frompylabimport*frommatplotlib.tickerimportMultipleLocator,FormatStrFormatterxmajorLocator=MultipleLocator(20)#将x主刻度标签设置为20的倍数xmajorFormatter=FormatStrFormatter("...)#设置x轴标...

    from pylab import *

    from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

    xmajorLocator   = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数

    xmajorFormatter = FormatStrFormatter("%1.1f") #设置x轴标签文本的格式

    xminorLocator   = MultipleLocator(5) #将x轴次刻度标签设置为5的倍数

    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

    yminorLocator   = MultipleLocator(0.1) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数

    t = arange(0.0, 100.0, 1)

    s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01)

    ax = subplot(111) #注意:一般都在ax中设置,不再plot中设置

    plot(t,s,"--b*")

    #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)

    #显示次刻度标签的位置,没有标签文本

    ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)

    ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)

    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

    show()

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  • plotly绘图时设置X轴刻度标签

    千次阅读 2020-06-09 12:41:11
    今天在做一个绘图练习时无意间需要更改x轴刻度标签值,百度了一下发现没有相关的介绍,于是我从plotly官方文档查询出一种修改的方法。 一般来说我们对图像轴的修改是通过Layout进行的,对刻度标签的修改也是如此,...

    今天在做一个绘图练习时无意间需要更改x轴刻度标签值,百度了一下发现没有相关的介绍,于是我从plotly官方文档查询出一种修改的方法。
    一般来说我们对图像轴的修改是通过Layout进行的,对刻度标签的修改也是如此,对于这个练习来说修改方法如下:

    import plotly.graph_objects as go
    layout = go.Layout(xaxis = dict(title = 'yourtitle',tickmode = 'array',tickvals = np.arange(1,16),ticktext=text))
    

    tickmode:str型,设置坐标轴刻度的格式,’auto’表示自动根据输入的数据来决定,’linear’表示线性的数值型,’array’表示由自定义的数组来表示(用数组来自定义刻度标签时必须选择此项)
    tickvals:list、numpy array或pandas中的series,作为坐标轴刻度标签的替代(tickmode此时必须被设置为’array’)
    ticktext:标签值
    具体来说就是python会将tickvals里的值当做位置,依据位置来填写ticktext里的标签值

    成品图如下所示:

    在这里插入图片描述

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  • python xticks()函数设置X轴方法--刻度、标签

    万次阅读 多人点赞 2019-05-31 17:46:48
    locs函数用于设置X轴刻度间隔 [labels]参数用于设置每个间隔的显示标签 **kwargs可用于设置标签字体倾斜度和颜色等 例如下图,X轴间隔2显示一个刻度,由locs参数设置 X轴上的数字2、4、6等就称为标签,具体显示...

    xticks()函数原型

    xticks(ticks, [labels], **kwargs)
    

    参数说明
    ticks:数组类型,用于设置X轴刻度间隔
    [labels]:数组类型,用于设置每个间隔的显示标签
    **kwargs:用于设置标签字体倾斜度和颜色等外观属性。(注:python里的双星号代表这个位置接收任意多个关键字参数,可参考:python学习:python的星号(*)和双星号(**)用法

    例如下图,X轴间隔2显示一个刻度,由ticks参数设置
    X轴上的数字2、4、6等就称为标签,具体显示内容由labels参数决定
    在这里插入图片描述
    举例
    先看不使用xticks函数的效果

    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.show()
    

    在这里插入图片描述

    使用xticks函数后:

    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)  #参数x空值X轴的间隔,第二个参数控制每个间隔显示的文本,后面两个参数控制标签的颜色和旋转角度
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    参考:python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)


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  • ![图片说明]... 如图, Jiage 做 x , pay 做 y , 总共有 103组数据,但画出来的图是这种效果, 问: 怎么能让 x y 按 这103组数据的顺序, 来进行绘制折线图
  • python x轴刻度In some cases, we need to visualize our data within some defined range rather than the whole data. For this, we generally set the x-axis scale within a limit and this ultimately helps us...
  • #-*- coding: utf-8 -*- #--------------------------------------------------- ...import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter import...
  • 总结matplotlib绘图如何设置坐标轴刻度大小和刻度。上代码:from pylab import *from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatterxmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的...
  • python plt x轴坐标按1刻度显示

    千次阅读 2020-07-02 14:57:07
    import matplotlib.pyplot as plt ...ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) # x轴按1刻度显示 # ls_num是你已有的列表数据,存放纵坐标内容 plt.plot(ls_num) # y轴变量 plt.ylabel('count
  • plt绘制xy起始刻度

    2021-07-15 16:18:59
    plt.xlim(3800,4200) plt.ylim(0,100) a = plt.plot(x, train[:], c=‘r’, label=‘True’)
  • #刻度设置(分别设置x轴和y轴) y_tick = np.linspace(0,20,5) ...plt.xticks([]) #不显示x轴刻度值 #x轴刻度旋转 #ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(),rotation=90) #刻度值字体设置 labels = ...
  • 如何使 matplotlib pltx轴 反向显示 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3] y = [1, 2, 3] plt.scatter(x, y, label='L') plt.gca().invert_xaxis() plt.show()
  • from matplotlib import pyplot as plt # 确定点的坐标 x = range(2,26,2) y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] # 设置图片大小 ...# 设置x轴刻度,以2开始,24结束 间距为0.5 _xtick_label...
  • 刻度设置参考文档:xticks 命令yticks 命令以xticks为例:matplotlib.pyplot.xticks(args, *kwargs)获取或者设置当前刻度位置和文本的 x-limits:return locs, labels where locs is an array of tick locations ...
  • import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(4) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) x = [1,2,3,4,5] y1 = np.random.rand(5) y2 = np.random.rand(5) plot1 = ax1.plot(range...
  • 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...
  • Matplotlib是Python提供的一个二维绘图库,所有类型的平面图,包括直方图、散点图、折线图、点图、热图...本文主要介绍了关于Python利用matplotlib.pyplot绘图时如何设置坐标轴刻度的相关资料,需要的朋友可以参考下。
  • python matplotlib绘图设置坐标轴刻度、文本

    万次阅读 多人点赞 2016-07-17 22:08:33
    总结Matplotlib绘图如何设置坐标轴刻度大小和刻度。 上代码: from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter xmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签...
  • 一、用默认设置绘制折线图 ...#x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x**2 for x in x_values] #y轴的数字是x轴数字的平方 plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图,线条颜色设置为绿...
  • matplotlib,利用pyplot与面向对象的api两种方式设置坐标轴刻度的个数以及标签
  • 该模块包括许多类以支持完整的刻度...默认格式当x轴数据绘制在一个大间隔的一个小的集中区域时,默认的格式将会生效。为了减少刻度标注重叠的可能性,刻度被标注在固定间隔之间的空白区域。比如:ax.plot(np.arange...
  • 更改x轴刻度显示内容:x轴要显示为如下name中的标签;同时刻度要旋转30度;注意name为一个list names=['0-20','20-40','40-60','60-80','80-100','100-120','120-140','140-160','160-180','180-200','200-220','...
  • 利用matplotlib设置坐标轴主刻度和次刻度。 (1)只显示次刻度标签位置,没有标签文本 from matplotlib....xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置x轴标签文本的格式 xminorLocator = MultipleLocat
  • serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号import pandas as pdimport numpy as np新建隐藏坐标from...
  • 解决matplotlib.pyplot中X轴刻度小及添加网格线的问题 设置 x 轴的刻度大小 plt.xticks(np.arange(1,50,2)) 设置 X 轴的网格线,风格为 点画线 plt.grid(axis=‘x’,linestyle=’-.’) import ...
  • x轴范围是 150000-300000, 直接用plt.plot,图像横坐标过于长, 想要将横坐标替换成 160K, 200K 形式 查了很多方法 但都没有很好解决,但实际上一行代码就可以了 plt.xticks(range(160000,320000,20000), labels=[...
  • 本篇文章给大家详细介绍了python中matplotlib绘图设置坐标轴刻度、文本等基本知识点,对此有兴趣的朋友学习下吧。

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