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  • 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...

    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()

    绘图如下:

    2018020714184432.png

    如果仔细看代码,可以得知,设置坐标轴刻度和文本主要使用了"MultipleLocator"、"FormatStrFormatter"方法。

    这两个方法来自matplotlib安装库里面ticker.py文件;"MultipleLocator(Locator)"表示将刻度标签设置为Locator的倍数,"FormatStrFormatter"表示设置标签文本的格式,代码中"%1.1f"表示保留小数点后一位,浮点数显示。

    相应的方法还有:

    2018020714184433.png

    除了以上方法,还有另外一种方法,那就是使用xticks方法(yticks,x,y表示对应坐标轴),xticks用法可在python cmd下输入以下代码查看:

    import matplotlib.pyplot as plt

    help(plt.xticks)

    代码如下:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    fig,ax = plt.subplots()

    x = [1,2,3,4,5]

    y = [0,2,5,9,15]

    #ax is the axes instance

    group_labels = ['a', 'b','c','d','e']

    plt.plot(x,y)

    plt.xticks(x, group_labels, rotation=0)

    plt.grid()

    plt.show()

    绘图如下:

    2018020714184434.png

    上图中使用了"plt.xticks"方法设置x轴文本,标签文本使用group_labels中的内容,因此可以根据需要修改group_labels中的内容。

    网上看到的另一种方法,代码如下:

    import matplotlib.pyplot as pl

    import numpy as np

    from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FuncFormatter

    x = np.arange(0, 4*np.pi, 0.01)

    y = np.sin(x)

    pl.figure(figsize=(10,6))

    pl.plot(x, y,label="$sin(x)$")

    ax = pl.gca()

    def pi_formatter(x, pos):

    """

    比较罗嗦地将数值转换为以pi/4为单位的刻度文本

    """

    m = np.round(x / (np.pi/4))

    n = 4

    if m%2==0: m, n = m/2, n/2

    if m%2==0: m, n = m/2, n/2

    if m == 0:

    return "0"

    if m == 1 and n == 1:

    return "$\pi$"

    if n == 1:

    return r"$%d \pi$" % m

    if m == 1:

    return r"$\frac{\pi}{%d}$" % n

    return r"$\frac{%d \pi}{%d}$" % (m,n)

    # 设置两个坐标轴的范围

    pl.ylim(-1.5,1.5)

    pl.xlim(0, np.max(x))

    # 设置图的底边距

    pl.subplots_adjust(bottom = 0.15)

    pl.grid() #开启网格

    # 主刻度为pi/4

    ax.xaxis.set_major_locator( MultipleLocator(np.pi/4) )

    # 主刻度文本用pi_formatter函数计算

    ax.xaxis.set_major_formatter( FuncFormatter( pi_formatter ) )

    # 副刻度为pi/20

    ax.xaxis.set_minor_locator( MultipleLocator(np.pi/20) )

    # 设置刻度文本的大小

    for tick in ax.xaxis.get_major_ticks():

    tick.label1.set_fontsize(16)

    pl.legend()

    pl.show()

    绘图如下:

    2018020714184435.png

    以上就是本次小编整理的全部内容,感谢你对脚本之家的支持。

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  • 在开始本文之前,不熟悉的朋友可以先看看这篇文章:Python Matplotlib库入门指南 本文主要介绍的是关于Python利用matplotlib.pyplot绘图设置坐标轴刻度的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起...

    前言

    matplotlib.pyplot是一些命令行风格函数的集合,使matplotlib以类似于MATLAB的方式工作。每个pyplot函数对一幅图片(figure)做一些改动:比如创建新图片,在图片创建一个新的作图区域(plotting area),在一个作图区域内画直线,给图添加标签(label)等。matplotlib.pyplot是有状态的,亦即它会保存当前图片和作图区域的状态,新的作图函数会作用在当前图片的状态基础之上。

    在开始本文之前,不熟悉的朋友可以先看看这篇文章:Python Matplotlib库入门指南

    本文主要介绍的是关于Python利用matplotlib.pyplot绘图设置坐标轴刻度的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。

    问题描述:

    在使用matplotlib绘图时,可能会需要设置坐标轴上刻度之间的距离,或者为刻度设置标签。

    技术要点:

    pyplot的xticks()和yticks()函数的用法。

    参考代码1:

    20184994046501.png?20183994057

    运行结果1:

    20184994105265.png?20183994113

    参考代码2:

    20184994127477.jpg?20183994150

    运行结果2:

    20184994159383.png?2018399429

    最后给学习python的新手们推荐一个视频:Let's python从入门到精通系列视频教程  ,该视频讲解的非常清楚,如果你想走进Python行业,通过一些不错的视频开始学习是个不错建议。

    总结

    以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对本网站的支持。

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  • 首先,我们需要在 Python 中导入所需的库与模块,并对 notebook 环境与图表风格进行初步的设置: 运用 axes 函数,我们构建了一个空的坐标系,并将坐标轴刻度设置为幂形式: Matplotlib 中的 ticker 模块用于支持...

    原标题:Python中坐标轴刻度的设置与调整丨数析学院

    本节将向大家演示在 Python 中如何运用 Matplotlib 库设置图表中的坐标轴刻度。首先,我们需要在 Python 中导入所需的库与模块,并对 notebook 环境与图表风格进行初步的设置:

    f9e7bfece67b44a6b43b7f8b7b7a7c2c.jpg

    运用 axes 函数,我们构建了一个空的坐标系,并将坐标轴刻度设置为幂形式:

    77dfc11bf2e74c7ca68853c108c38f5e.jpg

    3f3eeb5c0045476ebbb8b0fd7b04a2b8_th.jpg

    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):

    82ed79a3d9c74a73b418b26a825f22ba_th.jpg

    2d542797e205475dbd3ab84f9f316a31_th.jpg

    我们可以使用 setmajorlocator 和 setmajorformatter 命令来调整坐标轴的刻度,如去除坐标轴的刻度显示:

    85f131f522504ed7949f05d73aaddf09.jpg

    cb4f8aacf3c64e62bb4876f1b99e6f88_th.jpg

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  • 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。
  • 原博文2018-03-20 16:41 −学习python中matplotlib绘图设置坐标轴刻度、文本 http://www.jb51.net/article/134638.htm Python绘图 https://www.cnblogs.com/chaoren399/p/5792168.html ...相关推荐2019-12-24 21:15...

    原博文

    2018-03-20 16:41 −

    学习python中matplotlib绘图设置坐标轴刻度、文本 http://www.jb51.net/article/134638.htm Python绘图 https://www.cnblogs.com/chaoren399/p/5792168.html ...

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plt设置坐标轴刻度