Matplotlib使用`xticks`修改x轴刻度位置信息

最新推荐文章于 2025-03-22 14:10:00 发布

KsClang

最新推荐文章于 2025-03-22 14:10:00 发布

阅读量461

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： matplotlib

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KsClang/article/details/133069471

机器学习-深度学习专栏收录该内容

120 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用Matplotlib的xticks函数修改x轴刻度位置和标签，包括设置自定义刻度、等差数列刻度以及调整刻度标签角度，以实现更精确的数据可视化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Matplotlib是一个广泛使用的Python可视化库，提供了丰富的绘图工具和函数。在Matplotlib中，我们可以使用xticks函数来修改x轴的刻度位置信息，以便更好地呈现我们的数据。

首先，我们需要导入Matplotlib库并创建一些示例数据，然后绘制一个基本的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建示例数据
x = np.linspace(0, 10

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

KsClang

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

【python matplotlib】修改x、y轴的刻度

m0_62599305的博客

02-06

932

在绘制图形时，x轴和y轴的刻度是指图表上用于表示数据点位置的数字或标签。刻度帮助我们理解图形中的数据分布，显示数据点的位置以及每个数据点之间的间隔。默认情况下，Matplotlib会根据数据自动设置刻度，但是我们可以根据需要修改刻度的显示方式，以便更清晰地传达信息。你可以把图形中的x轴和y轴想象成两条线，而刻度就是这两条线上的数字，它们帮助你知道图形中的每个点是在哪里。修改刻度就像调整这些数字的位置或者改变它们的显示方式，使得数据更容易被理解。通过xticks()

【Python】matplotlib 指定 x 轴 y 轴的刻度

Keep Patching 小菜鸡的debug记录~

12-04

2266

要设置y轴的具体刻度，可以使用。方法来指定刻度的位置，并使用。方法来设置刻度的标签。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

matplotlib：设置图形x轴的刻度、刻度对应的标签、标签的旋转方向

最新发布

听海边涛声

03-22

277

matplotlib：设置图形x轴的刻度、刻度对应的标签、标签的旋转方向

04【matplotlib】02matplotlib的基础绘图和调整x轴的刻度

yuhui_2000的博客

11-27

6622

matplotlib折线图例题 matplotlib绘制折线图通过下面的小例子我们来看一下matplotlib该如何简单的使用假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是 [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] 运行结果分析 1.matplotlib自动地帮助我们生成x轴和y轴上的刻度，这和我们在代码中指定的x轴和y轴的数据是不一样的我们指定的x轴和y轴数据 x=range(2,26,2) # x轴数据，是一个可迭代对象 y=

【Matplotlib绘制图像大全】（九）：Matplotlib使用xticks()修改x轴刻度位置信息

优快云精品推荐

12-02

486

该函数可以修改x轴的刻度标签ticks：xtick位置的列表labels：每个位置的标签名字。

python matplotlib绘图,修改坐标轴刻度为文字的实例

09-20

通过这样的设置，原本显示为数字的x轴刻度就修改为了文字，这样可以更直观地展示星期和客流量之间的关系。最后，使用plt.title()函数设置了图表的标题。在这个例子中，标题被设置为"Average customer flows Number...

Python-matplotlib：调整坐标轴位置、标签位置和标签方向，以及X轴刻度标签位置

只有你最牛的博客

11-12

5万+

调整坐标轴位置、坐标轴标签和方向、X轴刻度标签位置。

python matplotlib坐标轴设置的方法

weixin_43154228的博客

01-30

1万+

python matplotlib坐标轴设置的方法在使用matplotlib模块时画坐标图时，往往需要对坐标轴设置很多参数，这些参数包括横纵坐标轴范围、坐标轴刻度大小、坐标轴名称等在matplotlib中包含了很多函数，用来对这些参数进行设置。我们可以对坐标轴进行设置，设置坐标轴的范围，设置坐标轴上的文字描述等。基本用法例如： import numpy as np import pa...

【matplotlib】可视化解决方案——绘图刻度设置

pcx171的博客

04-20

5736

本文首先详细介绍了matplotlib中的刻度，以及刻度的使用方法，然后给出了定制化刻度的实例。

Python数据分析（一）matplotlib基础绘图和调整x轴刻度

Vapus的博客

06-29

1万+

Python数据分析（一）matplotlib基础绘图和调整x轴刻度

Matplotlib 设置坐标轴

kiku

03-18

4935

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...

matplotlib xticks用法

热门推荐

坚持的力量

08-08

11万+

这个坐标轴变名用法，我真服气了，我在网上看大家写的教程，看的头晕，也没看懂他们写xtick到底怎么用的，最后找到官方教程，看了一个例子，over xticks到底有什么用，其实就是想把坐标轴变成自己想要的样子 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 6] labels = ['Frogs', 'Hogs', ...

Python 之 Matplotlib xticks 的再次说明、图形样式和子图

每天进步一点点！

02-17

5641

改变 x 轴显示内容 xticks 方法再次说明，其他元素可视性，plt.rcParams 设置画图的分辨率，大小等信息，图表的样式参数设置，创建图形对象，绘制多子图

matplotlib系列 - 修改坐标轴ticks

jose_M的博客

05-18

1273

修改坐标轴标签，字体，大小，方向，颜色以x轴为例，y轴同理 plt.xticks([1,2,3], ["a", "b", "c"], size=25, rotation=-90, fontfamily="Times New Roman", c="white") [1,2,3]为原标签，可根据自身情况修改 ['a', 'b', 'c']为修改后标签，可根据自身情况修改，但是要与原标签长度相同 size字体大小 rotation旋转角度，负数为顺时针旋转，正数为逆时针旋转 fontfamily字体 c.

【Python数据可视化】matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值

森林的博客——在完成之前，似乎总是不可能的~

01-13

1万+

之前画的图形只有坐标值，没有坐标轴文字，这篇文章将分享如何添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值。

matplotlib 设置坐标轴的刻度显示

炫云云

12-14

3252

💖💖感谢各位观看这篇文章，💖💖点赞💖💖、收藏💖💖、你的支持是我前进的动力！💖💖 💖💖感谢你的阅读💖，专栏文章💖持续更新！💖关注不迷路！!💖

如何设置matplotlib中x,y坐标轴的位置？

老马的程序人生

05-21

4261

在机器学习中经常会使用Sigmoid函数，如果直接使用matplotlib绘图，那么就会像下图这样，原点并没有在(0,0)。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy x = numpy.linspace(start=-10, stop=10) y = 1 / (1 + numpy.e ** (-1 * x)) plt.plot(x, y) plt.title('Sigmoid') plt.show() 于是，我们希望调整坐标轴的位置，让图像更加的直观

matplotlib画图之修改坐标轴刻度

booze_的博客

11-11

3万+

文章目录一、未设置横纵坐标轴刻度（默认情况下）二、修改坐标轴刻度一、未设置横纵坐标轴刻度（默认情况下）示例代码： # 修改x轴与y轴的刻度 import matplotlib.pyplot as plt lst1 = list(range(0,15)) lst2 = list(range(15,30)) plt.plot(lst1,lst2) plt.show() 结果如下：此时上图中的坐标轴刻度间距为2 二、修改坐标轴刻度通过添加以下代码对坐标轴刻度进行修改 from pylab import

matplotlib折线图x轴标签刻度

01-18

### 如何设置或修改 Matplotlib 折线图 X 轴上的标签与刻度 #### 使用 `plt.xticks` 函数自定义 X 轴刻度和标签为了更好地控制图表中的 X 轴，可以利用 `matplotlib.pyplot.xticks()` 方法来自定义刻度位置及其对应的标签。此方法接受两个主要参数：一个是用于指定哪些数值处应该放置标记的位置列表；另一个则是关联这些位置的文字说明数组。对于简单的数据集而言，可以直接通过传递给定范围内的一系列整数来作为新的刻度点，并且如果希望改变默认样式的话，则可进一步提供个性化的字符串形式的标签[^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt x_values = list(range(11)) y_values = [x ** 2 for x in x_values] plt.plot(x_values, y_values) # 自定义X轴刻度及标签 custom_ticks_positions = [0, 5, 10] custom_labels = ['Start', 'Middle', 'End'] plt.xticks(custom_ticks_positions, custom_labels) plt.show() ``` #### 处理时间序列数据时调整 X 轴格式化方式当涉及到处理日期型变量并将其展示于图形界面之中时，Matplotlib 提供了专门针对此类情况的功能——`mdates.DateFormatter` 类可以帮助实现对特定时间段内各个时间节点更加精细地呈现效果[^4]。下面的例子展示了怎样把一系列 datetime 对象映射成可视化的日历视图： ```python from datetime import timedelta, date import numpy as np import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.pyplot as plt def daterange(start_date, end_date): for n in range(int((end_date - start_date).days)): yield start_date + timedelta(n) start_dt = date(2014, 9, 1) end_dt = date(2014, 9, 30) dates = list(daterange(start_dt, end_dt)) data_points = np.random.rand(len(dates)) * 100 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(dates, data_points) # 定制X轴的时间格式 formatter = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d') ax.xaxis.set_major_formatter(formatter) # 避免重叠问题，自动优化布局 fig.autofmt_xdate() plt.tight_layout() plt.show() ``` 上述代码片段实现了从某个月的第一天到最后一天每天都有一个记录点的效果，同时确保每个条目都能清晰可见而不至于因为过密而难以辨认。 #### 控制其他属性如倾斜角度等细节设定除了基本的内容定制外，还可以借助额外选项比如旋转角(`rotation`) 来改善阅读体验，尤其是在面对较长文字串的情况下尤为有用。此外，也可以考虑增加字体大小或其他视觉增强措施以提高整体美观程度[^3]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt hours = range(2, 26, 2) temperatures = [random.randint(12, 35) for _ in hours] plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) hour_labels = [f"{h}:00" for h in hours] temperature_labels = [f"{t}°C" for t in temperatures] plt.xticks(hours, hour_labels, rotation=45, fontsize='large') # 倾斜45度显示小时标记 plt.yticks([min(temperatures), max(temperatures)], [f'{min(temperatures)}°C', f'{max(temperatures)}°C']) plt.plot(hours, temperatures) plt.grid(True) plt.title('Hourly Temperature Changes') plt.show() ``` 这段脚本不仅设置了水平方向上的间隔分布模式，还加入了垂直维度的信息补充，使得整个图像既直观又详尽。