基于matplotlib xticks用法详解

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', 'Bogs', 'Slogs']

plt.plot(x, y)
# You can specify a rotation for the tick labels in degrees or with keywords.
plt.xticks(x, labels, rotation='vertical')
# Pad margins so that markers don't get clipped by the axes
plt.margins(0.2)
# Tweak spacing to prevent clipping of tick-labels
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.show()

我们看下结果

大家看,坐标轴变成了我们想要的样子,那么这个代码是怎么实现的了

其实非常简单,先画图,然后改变坐标轴名字

其实xticks就类似覆盖吧,而且覆盖的数组长度要和原来横轴的坐标长度一致

补充知识:plt.xticks中的参数代表的含义与scatter等函数中的变量的意义

plt.xticks([0,1],[1,2],rotation=0)

[0,1]代表x坐标轴的0和1位置,[2,3]代表0,1位置的显示lable,rotation代表lable显示的旋转角度。

values=data[‘values']

plt.scatter(values[:,0],values[:,2],marker=‘o')#以数据的第零列做x轴,第三列做y轴,来描绘散点图

以上这篇基于matplotlib xticks用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

时间: 2020-04-16

python matplotlib坐标轴设置的方法

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Python利用matplotlib.pyplot绘图时如何设置坐标轴刻度

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

学习python中matplotlib绘图设置坐标轴刻度、文本

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 = M

python matplotlib绘图,修改坐标轴刻度为文字的实例

工作中偶尔需要做客流分析,用pyplot 库绘图.一般情况下, x 轴刻度默认显示为数字. 例如: 我希望x 轴刻度显示为星期日期. 查询pyplot 文档, 发现了 xtick() 函数可以修改刻度. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #val_ls = [np.random.randint(100) + i*20 for i in range(7)] scale_ls = range(7) index_ls =

Python使用matplotlib绘图无法显示中文问题的解决方法

本文实例讲述了Python使用matplotlib绘图无法显示中文问题的解决方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在python中,默认情况下是无法显示中文的,如下代码: import matplotlib.pyplot as plt # 定义文本框和箭头格式 decisionNode = dict(boxstyle = "sawtooth", fc = "0.8") leafNode = dict(boxstyle = "round4", f

Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

一.用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x**2 for x in x_values] #y轴的数字是x轴数字的平方 plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图,线条颜色设置为绿色 plt.title('Squares',fontsize=24) #设置图表标题和标题字号 plt.t

对python中Matplotlib的坐标轴的坐标区间的设定实例讲解

如下所示: <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">>>> import numpy as np</span> >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x=np.arange(-5,5,0.01) >>> y=x**3 >>> plt.axis([-6,6,-1

Python使用Matplotlib模块时坐标轴标题中文及各种特殊符号显示方法

本文实例讲述了Python使用Matplotlib模块时坐标轴标题中文及各种特殊符号显示方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Matplotlib中文显示问题--用例子说明问题 #-*- coding: utf-8 -*- from pylab import * t = arange(-4*pi, 4*pi, 0.01) y = sin(t)/t plt.plot(t, y) plt.title('www.jb51.net - test') plt.xlabel(u'\u2103',fontp

修改python plot折线图的坐标轴刻度方法

修改python plot折线图的坐标轴刻度,这里修改为整数: 代码如下: from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker import numpy as np def std_plot(): overall_std = [34.369, 21.366, 16.516, 11.151] max_std = [36.769, 21.794, 14.390, 4.684] plt.figure() plt

python中matplotlib实现随鼠标滑动自动标注代码

Python+matplotlib进行鼠标交互,实现动态标注,数据可视化显示,鼠标划过时画一条竖线并使用标签来显示当前值. Python3.6.5,代码示例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Show(y): #参数为一个list len_y = len(y) x = range(len_y) _y = [y[-1]]*len_y fig = plt.figure(figsize=(960/72,360/72)) ax

python中matplotlib实现最小二乘法拟合的过程详解

前言 最小二乘法Least Square Method,做为分类回归算法的基础,有着悠久的历史(由马里·勒让德于1806年提出).它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 下面这篇文章主要跟大家介绍了关于python中matplotlib实现最小二乘法拟合的相关内容,下面话不多说,来一起看看详细的介绍: