ax.tick_paramsl abelrotation=45, labelsize=8

时间: 2023-09-19 07:04:01 浏览: 107
ax.tick_params(labelrotation=45, labelsize=8) 是用于设置坐标轴刻度标签的参数。其中,labelrotation=45表示将刻度标签旋转45度,labelsize=8表示设置刻度标签的字体大小为8。 在Matplotlib中,ax代表一个三维坐标系对象,可以通过设置它的tick_params方法来修改坐标轴刻度标签的各种参数。labelrotation用于控制刻度标签的旋转角度,通过指定角度值来旋转刻度标签的显示方向,例如45度表示朝向逆时针方向旋转45度。labelsize则是控制刻度标签的字体大小,通过指定字体大小的数值来调整刻度标签的显示尺寸。 因此,ax.tick_params(labelrotation=45, labelsize=8)的含义是将当前坐标轴对象ax的刻度标签旋转45度,并将字体大小设置为8。这样设置后,当前坐标轴的刻度标签将以指定的旋转角度和字体大小进行显示。
相关问题

cbar.ax.tick_params(labelsize=10)

`cbar.ax.tick_params(labelsize=10)` 是Matplotlib库中用于调整颜色条(Color Bar)轴标签字体大小的一个函数。在创建颜色条时,如果你想要改变其刻度标签的文字大小为10像素,可以在生成颜色条之后调用这个方法。它会修改color bar轴上所有刻度标签的字体大小,使其统一为指定的值,这对于提高图表的可读性很有帮助。 例如,在绘制热力图(heatmap)或者其他需要添加颜色条的图像时,你可能会这样做: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.random.rand(10, 10) fig, ax = plt.subplots() im = ax.imshow(data) # 创建并显示颜色条 cax = fig.add_axes([0.9, 0.1, 0.03, 0.8]) cbar = fig.colorbar(im, cax=cax) # 调整颜色条轴的标签大小 cbar.ax.tick_params(labelsize=10) plt.show() ```

x_extent=[0,60,120,180,240,300,360] y_extent=[-90,-60,-30,0,30,60,90] ax.set_xticks(x_extent,crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(y_extent,crs=ccrs.PlateCarree()) ax.tick_params(labelsize=12) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent([0,358,-60,60],crs=ccrs.PlateCarree()) ax.grid() fig.savefig('MEAN SST & Zonal Wind(1950-2020).png',dpi=300,format='png')

Map.png') 这个问题属于技术问题,具体是关于绘制地图的坐标轴和标签的设置。答案是这段代码用于绘制一个经纬度范围为[0,358,-60,60]的地图,并设置x和y坐标轴刻度和标签。同时使用PlateCarree()函数指定了坐标系。最后使用grid()函数给地图加上网格线,并将地图保存为一个png格式的图片。
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f_path = r"E:\gra_thesis\sum_pre_data_new\grid_nc\AMJ_pre_total_precip.nc" f = xr.open_dataset(f_path) f # %% lon = f['lon'] lat = f['lat'] data= f['precip'] data_mean = np.mean(data, 0) # %% shp_path = r"C:\Users\86133\Desktop\thesis\2020国家级行政边界\China_province.shp" sf = shapefile.Reader(shp_path) shp_reader = Reader(shp_path) sf.records() region_list = [110000, 120000, 130000,140000,150000,210000,220000, 230000, 310000, 320000,330000,340000,350000,360000, 370000, 410000, 420000,430000,440000,450000,460000, 500000, 510000, 520000,530000,540000,610000,620000, 630000, 640000, 650000,710000,810000,820000] # %% proj = ccrs.PlateCarree() extent = [105, 125, 15, 30] fig, ax = plt.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) ax.set_extent(extent, proj) # ax.add_feature(cfeature.LAND, fc='0.8', zorder=1) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, lw=1, ec="k", zorder=2) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=1, crs=proj, zorder=2) ax.spines['geo'].set_linewidth(0.8) ax.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=9, direction='out',length=2.5,width=0.8,pad=1.5, bottom=True, left=True) ax.tick_params(axis='both',which='minor',direction='out',width=0.5,bottom=True,left=True) ax.set_xticks(np.arange(105, 130, 5)) ax.set_yticks(np.arange(15, 40, 5)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) cf = ax.contourf(lon, lat, data_mean, extend='both', cmap='RdBu') cb = fig.colorbar(cf, shrink=0.9, pad=0.05)解释这段代码

import numpy as np import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt # 指定文件名 inputFilename = './file.dpmrpt' outputFilename = 'out' # 分组数 N = 101 sm = 1.3e-4 # 计时开始 tic = time.time() # 规范化数据 print('规范化数据中...') content = '' with open(inputFilename) as f: content = f.read() content = content.replace( '(', '' ) content = content.replace( ')', '' ) content = content.replace( 'injection-0:', '' ) # 输出文件名 filename = './file.dpmrpt.csv' print('规范化写出到{}!'.format( filename ) ) with open(filename,'w') as csv: csv.write(content) print('规范化完成!') # 加载规范化后的数据 print('加载规范化后的数据...') data = np.loadtxt(filename, skiprows=17)#读取文件并跳过前两行数据 x, y, z, u, v, w, ve = data[:,1], data[:,2], data[:,3], data[:,4], data[:,5], data[:,6], data[:,7] bin = np.linspace(x.min(), x.max(), N)#创建等差数列,将X分成N个组 out = np.zeros((N-1,7))#out为N-1行,4列矩阵 z_sym = z.copy() z_sym = -z_sym z = np.concatenate((z,z_sym))/0.002 x = np.concatenate((x,x))/0.002 y = np.concatenate((y,y))/0.002 u = np.concatenate((u,u)) print('横截面平均完成。') from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12,10)) #ax1 = plt.axes(projection='3d') s1 = 1e-2 c1 = 40.0*u ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') #这种方法可以画多个子图 ax.scatter3D(x, z, y, s = s1, c = c1, cmap='plasma',marker = ',') ax.set_xlabel('x/D', fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('z/D', fontname='Times New Roman') ax.set_zlabel('y/D', fontname='Times New Roman') ax.set_xlim([-15.0,30.0]) ax.set_ylim([-10.0,10.0]) ax.set_zlim([0.0,25.0]) ax.set_box_aspect(aspect=(45,20,25)) ax.tick_params(axis='x', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='y', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='z', which='major', pad=8, labelsize=8) plt.show() # 计时结束 toc = time.time() print('Time cost {} s'.format(toc-tic )) print('结束'),如何调整输出的三维图到合适的视角

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import MaxNLocator # 创建画布和子图对象 fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6), dpi=100) # 绘制折线图 ax.plot(x, y) # 绘制平均值线 #ax.axhline(y=-650, color='r', linestyle='--',label='流域整体物质平衡=-650mm w.e.') # 添加阴影带 start_year = 2006 end_year = 2016 mask = np.logical_and(years >= start_year, years <= end_year) years_to_plot = years[mask] ax.fill_between(years_to_plot, -680- 220, -680 + 220, alpha=0.2,color='yellow',label='Brun et al.2017') ax.axhline(-680, color='yellow', linestyle='--',xmin=0.65, xmax=0.89) start_year_2 = 2000 end_year_2 = 2014 mask_2 = np.logical_and(years >= start_year_2, years <= end_year_2) years_to_plot_2 = years[mask_2] ax.fill_between(years_to_plot_2, -790-110, -790+110, alpha=0.2, color='green',label='Wu et al.2018') ax.axhline(-790, color='green', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.840) start_year_3 = 2000 end_year_3 = 2018 mask_3 = np.logical_and(years >= start_year_3, years <= end_year_3) years_to_plot_3 = years[mask_3] ax.fill_between(years_to_plot_3, -540-160, -540+160, alpha=0.2, color='blue',label='Shean et al.2020') ax.axhline(-540, color='blue', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.93) start_year_4 = 2000 end_year_4 = 2019 mask_4 = np.logical_and(years >= start_year_4, years <= end_year_4) years_to_plot_4 = years[mask_4] ax.fill_between(years_to_plot_4, -580-220, -580+220, alpha=0.2, color='red',label='Hugonnet et al.2021') ax.axhline(-580, color='red', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.957) # 设置 x 轴标签和标题 ax.set_xlabel('年份',fontproperties=font_prop,fontsize=14) ax.set_ylabel('物质平衡(mm w.e.)',fontproperties=font_prop,fontsize=14) ax.set_title('图8 帕隆藏布流域1980-2019物质平衡',fontproperties=font_prop,fontsize=14,y=-0.17) # 强制显示整数刻度 ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True)) # 添加网格 ax.grid(True, which='major', linestyle='--') # 将坐标轴的刻度字体大小设置为12 ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12) # 添加图例 ax.legend(fontsize=24,loc='lower left',prop=font_prop) # 设置图形的边距 plt.tight_layout() # 显示图形 plt.show()

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