matplotlib内坐标的设置及使用

最新推荐文章于 2024-08-02 10:02:55 发布

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本文详细记录了《Python数据可视化编程实战》一书的阅读心得，包括使用pylab和matplotlib库进行基本的轴设置、直线绘制以及垂直水平线的添加等数据可视化操作。

该文为《Python数据可视化编程实战》的读书笔记。

#import pylab as pl
import matplotlib.pyplot as plt
plt.axis()
l=[-1,1,-10,10]
plt.axis(l)
plt.axhline()
plt.axvline()
plt.axhline(4)
plt.show()

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matplotlib 设置坐标轴的刻度显示

炫云云

12-14

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Python Matplotlib自定义坐标轴：高级可视化技巧

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Python编程之道的博客

04-14

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在数据可视化领域，Matplotlib是Python生态中最常用的绘图库之一。然而，默认的坐标轴设置往往无法满足复杂场景的需求——无论是科学论文中的高精度刻度要求，还是商业报表中的美观排版需求，都需要对坐标轴进行深度定制。本文将系统讲解坐标轴自定义的核心机制，包括刻度定位器（Locator）、标签格式化器（Formatter）、轴线样式、网格系统等关键组件，帮助读者突破基础绘图限制，实现专业级可视化效果。

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matplotlib绘图坐标轴刻度朝内

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使用matplotlib画图，生成的坐标轴刻度默认朝外，要将其改为朝内可以使用以下代码： # 设置xtick和ytick的方向：in、out、inout plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' 参考链接：https://www.zhihu.com/question/62070663...

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官方文档axvline是 Matplotlib 中用于在图形中绘制垂直线的函数。

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Matplotlib常用坐标图的绘制

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#包括散点图，折线统计图，柱状图，直方图，饼图的绘制 1，散点图的绘制 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' #设置中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #使负数可以显示 n = 1024 x = np.random.normal(0,1,n) y = np.random.n

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我们可以使用matplotlib.pyplot.locator_params（）来控制刻度线定位器的行为。即使通常会自动确定标记点的位置，但是如果我们想要绘制较小的标记，则可以控制标记点的数量并使用紧密的视图： from pylab import * import numpy as np ax = gca() ax.locator_params(tight = True, nbins =

python画图(plt.)x轴横坐标被省略了(被间断)怎么办 | 如何让所有横坐标x值都展示出来 | 如何调整横坐标角度

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每天的事情真的很多，老师又甩给我一个项目，他跟一个巧克力厂合作，给了我近四年的销售数据，让我分析一下数据返回厂家建议的生产调整。实际项目我当然很乐意接受啦！解决现实问题真的很爽，每天跟着国内搞一些不解决实际问题的研究，真的难受。我就是一俗人，只想如何赚钱养家。画图的时候遇到一个问题，横坐标为数字，但是有缺省。 plt.自动生成的x轴坐标会把所有值看成一个连贯的数列，然后中间缺省。就像这样。解决这个问题的办法有一下几种：把x轴集合的每一个元素从int型转成str型。用显示精度来调整。方法1

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matplot 坐标点_matplotlib 对坐标的控制,加图例注释的操作

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通过前面的例子看到，默认时坐标轴的位置都是X轴在下面，Y轴在左边，如下图：但是需求是多样化的，有时候想让X轴的坐标在上面，而不是下面；有时候想让Y轴的坐标在右边，而不是在左边。要满足这样的需求，又要怎么样来做呢？本文就来解决这方面的问题。坐标轴的核心组成元素就是刻度线、刻度标签和轴位置，而且坐标轴是绘图区域的关键架构。matplotlib里，一般有四个坐标轴组成一个图，默认情况下是显示左边和下边的坐标轴。要修改坐标轴的显示，都是操作Axes的函数。下面通过例子来演示这些函数的使用，先看结果图：在上

matplotlib设置坐标轴刻度内

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在Matplotlib中，你可以通过`set_xticks()`和`set_yticks()`函数设置x轴和y轴的刻度位置，而`set_xticklabels()`和`set_yticklabels()`则用于设定刻度标签。如果你想调整刻度线的样式、大小、颜色等，可以使用`xtick_params()`或`ytick_params()`函数，其中包含一系列参数，如`labelsize`控制标签字体大小，`color`设定刻度线颜色，`direction`改变刻度线的方向。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制图表 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) # 设置x轴刻度 ax.set_xticks([0, 2*np.pi, 4*np.pi, 6*np.pi, 8*np.pi]) ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=12, color='red') # 调整刻度标签属性 # 设置y轴刻度 ax.set_yticks(np.arange(-1, 2, 0.5)) ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=10, direction='out') # 刻度线向外延伸 plt.show()