Tick locating and formatting 该模块包括许多类以支持完整的刻度位置和格式的配置.尽管 locators 与主刻度或小刻度没有关系,他们经由 Axis 类使用来支持主刻度和小刻度位置和格式设置.一般情况下,刻度位置和格式均已提供,通常也是最常用的形式. 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(2000, 2010), ran…

使用matplotlib的示例:调整字体-设置刻度.坐标.colormap和colorbar等 2013-08-09 19:04 27805人阅读 评论(1) 收藏 举报  分类: Python(71)  matplotlib(11)  Numpy_Scipy(14)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 使用matplotlib的示例:调整字体-设置刻度.坐标.colormap和colorbar等 # -*- coding: utf-8 -*- #**************…

matplotlib 画图时如果图像太大就会挡住了坐标轴,刻度就看不到了.可以利用zorder设置level,level越小越先绘制. 例子: 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x = np.linspace(-3,3,50) 5 y = 0.5*x 6 plt.plot(x,y,lw=10,zorder=1) 7 8 #将坐标原点放在中心位置 9 ax = plt.gca() 10 #右边上边的边界透明 11…

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 and # labels is an array of tick labels. locs, labels = xticks() # set the l…

本节主要讲述如何对坐标轴的刻度字体大小以及背景色进行修改. 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-3到3,总共有50个点 x = np.linspace(-3, 3, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 0.1 * x plt.plot(x, y1, linewidth=1) plt.ylim(-2, 2) ax = plt.gca() # 隐藏掉右边和上…

# 导入相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 设置 figure Matplotlib 绘制的图形都在一个默认的 figure 中,我们可以自己创建 figure,可以控制更多的参数,常见的就是控制图形的大小 plt.figure(figsize=(6, 3)) plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.show() 设置标题 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y *…

matplotlib 中设置图形大小的语句如下: fig = plt.figure(figsize=(a, b), dpi=dpi) 其中: figsize 设置图形的大小,a 为图形的宽, b 为图形的高,单位为英寸 dpi 为设置图形每英寸的点数 则此时图形的像素为: px, py = a*dpi, b*dpi # pixels # e.g. # 6.4 inches * 100 dpi = 640 pixels 也就是说,同一像素尺寸的图形(比如 1200 * 600)可以有任意种不同的组…

今天是数据处理专题的第11篇文章,我们继续来介绍matplotlib这个包的使用方法. 在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib当中subplot的概念以及用法,今天我们将会来介绍matplotlib绘图中的一些具体的设置,可以让我们画出来的图像更加丰富,表现力也更强. 颜色 我们之前绘制的图像都是蓝色的,这也是matplotlib的默认颜色.我们可以使用color这个参数来设置图像的颜色,比如我们想要画原谅色的图,我们就传入color='green',这样我们得到的图像就是绿色了. 由于…

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl baseclass=[1,2,3,4] name = ['class1','class2','class3','class4'] scores = [67,79,89,50] plt.title("title") # 图形标题 plt.xlabel("x labal") # x轴名称 plt.ylabel("y label") # y…

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']…