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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
  • 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设置坐标轴

    2021-11-04 20:57:39
    设置x,y范围 x = np.linspace(-3,3,100) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 #xy范围 plt.xlim((-1,2)) plt.ylim((-2,3)) plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=...
    import numpy as np
    

    设置x,y范围

    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    对x,y轴进行描述

    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    将x轴坐标自定义一组数据,y轴改为文字的

    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    

    在这里插入图片描述

    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
              ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    设置坐标轴颜色

    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    
    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
              ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    
    #gca代表获取当前坐标轴
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('red')
    #右边的边框设置为红色
    ax.spines['top'].set_color('red')
    #上面的边框也设置为红色
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    坐标轴右边和上边的边框去掉

    
    #gca代表获取当前坐标轴
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    #右边和上边的边框去掉
    

    在这里插入图片描述
    设置x轴,y轴位置,以及它们的刻度位置

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    
    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
              ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    
    #gca代表获取当前坐标轴
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    #右边和上边的边框去掉
    
    #把x轴的刻度设置为'bottom',x轴刻度上的字都在x轴下部
    #把y轴的刻度设置成'left',y轴刻度上的字都在y轴左部
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    
    #设置x,y轴位置,让x轴y轴位于0的位置
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Matplotlib设置坐标轴

    千次阅读 2020-02-23 09:19:03
    有时候可能会有这种需求,一个图中的几条线的y轴范围不同,或者根本不是一个单位,这时可以增加另外一个y,标上不同的刻度。 先看效果 导入支持包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...

    原文地址

    分类目录——Matplotlib

    有时候可能会有这种需求,一个图中的几条线的y轴范围不同,或者根本不是一个单位,这时可以增加另外一个y轴,标上不同的刻度。

    • 先看效果

      1582078480634

    • 导入支持包

      import matplotlib.pyplot as plt
      import numpy as np
      
    • 生成测试数据

      x = np.arange(0, 10, 0.1)
      y1 = 0.05 * x**2
      y2 = -1 * y1
      
    • 生成画布

      fig, ax1 = plt.subplots()
      
    • 共用x轴

      ax2 = ax1.twinx()
      
    • 画图

      ax1.set_xlabel('X data')
      # 画基于左轴的曲线
      ax1.plot(x, y1, 'g-')   # green, solid line
      ax1.set_ylabel('Y1 data', color='g')
      # 画基于右轴的曲线
      ax2.plot(x, y2, 'b--') # blue, dashed line
      ax2.set_ylabel('Y2 data', color='b')
      # 出图
      plt.show()
      

      出图结果如文首图所示

    • 同理可以共用一个y轴,甚至次x轴

      y = np.arange(0, 10, 0.1)
      x1 = 0.05 * y**2
      x2 = -1 * x1
      
      fig, ax1 = plt.subplots()
      
      ax2 = ax1.twiny()
      
      ax1.set_ylabel('Y data')
      
      ax1.plot(x1, y, 'g-')   # green, solid line
      ax1.set_xlabel('X1 data', color='g')
      
      ax2.plot(x2, y, 'b--') # blue, dashed line
      ax2.set_xlabel('X2 data', color='b')
      
      plt.show()
      

      出图如下

      1582079157613

    • 参考文献

      程序主要来自 次坐标轴,略有改动

    展开全文
  • Matplotlib 设置坐标轴

    千次阅读 2020-03-18 23:49:19
    调整名字和间隔 使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt 使用import导入模块numpy...使用np.linspace定义x:范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2. x...

    调整名字和间隔

    使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt 使用import导入模块numpy,并简写成np

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    

    使用np.linspace定义x:范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.

    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    

    使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线,曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0;曲线的类型(linestyle)为虚线.

    plt.figure()
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    

    使用plt.xlim设置x坐标轴范围:(-1, 2); 使用plt.ylim设置y坐标轴范围:(-2, 3); 使用plt.xlabel设置x坐标轴名称:’I am x’; 使用plt.ylabel设置y坐标轴名称:’I am y’;

    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    plt.xlabel('I am x')
    plt.ylabel('I am y')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    使用np.linspace定义范围以及个数:范围是(-1,2);个数是5. 使用print打印出新定义的范围. 使用plt.xticks设置x轴刻度:范围是(-1,2);个数是5.

    new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
    print(new_ticks)
    plt.xticks(new_ticks)
    

    使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称:刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3];对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’]. 使用plt.show显示图像.

    plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],[r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    设置不同名字和位置

    使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt 使用import导入模块numpy,并简写成np

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    

    使用np.linspace定义x:范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.

    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    

    使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线,曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0;曲线的类型(linestyle)为虚线. 使用plt.xlim设置x坐标轴范围:(-1, 2); 使用plt.ylim设置y坐标轴范围:(-2, 3);

    plt.figure()
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    

    使用np.linspace定义范围以及个数:范围是(-1,2);个数是5. 使用plt.xticks设置x轴刻度:范围是(-1,2);个数是5. 使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称:刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3];对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’].

    new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],['$really\ bad$', '$bad$', '$normal$', '$good$', '$really\ good$'])
    

    使用plt.gca获取当前坐标轴信息. 使用.spines设置边框:右侧边框;使用.set_color设置边框颜色:默认白色; 使用.spines设置边框:上边框;使用.set_color设置边框颜色:默认白色;

    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    调整坐标轴

    使用.xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置:bottom.(所有位置:top,bottom,both,default,none)

    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    

    使用.spines设置边框:x轴;使用.set_position设置边框位置:y=0的位置;(位置所有属性:outward,axes,data)

    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    使用.yaxis.set_ticks_position设置y坐标刻度数字或名称的位置:left.(所有位置:left,right,both,default,none)

    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    

    使用.spines设置边框:y轴;使用.set_position设置边框位置:x=0的位置;(位置所有属性:outward,axes,data) 使用plt.show显示图像.

    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
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  • matplotlib设置坐标轴刻度间隔

    千次阅读 2020-03-27 23:16:16
    找到两种方法: 第一种是通过MultipleLocator类来实现 from matplotlib.pyplot import MultipleLocator #导入此类,设置坐标轴间隔 plt.title('train loss') x_major_locator=MultipleLocator(1) ax=plt.gca() ax....
  • python-matplotlib.pyplot如何设置坐标轴范围

    万次阅读 多人点赞 2019-04-08 18:33:28
    python-matplotlib.pyplot如何设置坐标轴范围
  • Matplotlib设置横纵坐标刻度

    千次阅读 2020-09-02 19:08:01
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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
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空空如也

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matplotlib设置坐标轴范围