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plt.tick_params(top='on', right='on', which='both')

时间: 2023-09-23 16:05:28 浏览: 39

cSharp-and-plt.rar_C# plt_PLT_PLT 解析_c#解析plt_plt文件

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使用c#语言对PLT文件进行了预览，包含了解析方法。

这行代码是用来设置 Matplotlib 图表的刻度参数。具体含义如下： - `top='on'`：在图表的顶部显示刻度线。 - `right='on'`：在图表的右侧显示刻度线。 - `which='both'`：同时显示主刻度线和次刻度线。这些参数可以根据需要进行调整，以满足你对图表的要求。

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接下来，plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)用于设置坐标轴刻度的大小为14。然后，plt.xlabel('Epoch')和plt.ylabel('RMSE')分别用于设置x轴和y轴的标签。最后，x_major_locator...

plt.subplots.tick_params全部参数

tick_params() 是 Matplotlib 中用于设置刻度线和标签的函数，其参数如下： - axis: 轴方向，可以是 'x', 'y', 'both' 或者 'none'。 - reset: 是否重置所有参数为默认值，可以是 True 或 False...

定义绘制涨跌幅的函数 def plot_k_line(df): fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,8)) # 绘图窗口大小 # 获取“股票名称”列的值作为标题 title = df['name'][1] plt.title(title, fontsize=18) # 标题 # 绘制参考线 (df['close']-df['open']).plot(grid=True, color='red', label='每日涨跌(收盘价-开盘价)').axhline(y=0, color='black', lw=2) ax.legend(frameon=False) plt.xlabel('6-12月份', fontsize=14) # 横坐标 plt.ylabel('涨跌幅度', fontsize=14) #纵坐标 # 刻度标记大小 # axis 可选择参数 x,y,both plt.tick_params(axis='both',labelsize=13) # 设置横坐标主刻度为月份，并将刻度标签的格式设置为"年-月" ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体横坐标日期与表格中不对应，如何修改

plt.tick_params(axis='both',labelsize=13) # 设置横坐标主刻度为月份，并将刻度标签的格式设置为"年-月" ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) ax.tick_params(axis='x', which='minor', ...

ax.tick_params设置次网格

ax.tick_params(axis='both', which='both', direction='in', length=6, width=2) ax.tick_params(axis='both', which='minor', length=3, width=1) plt.show() 其中，第一个 ax.tick_params() 设置了主刻度...

ax.tick_params什么意思

ax.tick_params(axis='y', which='both', linestyle='--', length=5, labelrotation=45) 这里 ax 是一个 Axes 对象，axis 参数用于指定要设置的坐标轴，which 参数用于指定要设置的刻度线类型，例如 ...

def fun3(data): data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time']) data1 = data.loc[:, ['date_time', 'Global_active_power']] data1.set_index('date_time', inplace=True) fig = plt.figure(figsize=(22, 20)) fig.subplots_adjust(hspace=1) ax1 = fig.add_subplot(5, 1, 1) ax1.plot(data1['Global_active_power'].resample('D').mean(), linewidth=1) ax1.set_title('Mean Global active power resampled over day') ax1.tick_params(axis='both', which='major') ax2 = fig.add_subplot(5, 1, 2, sharex=ax1) ax2.plot(data1['Global_active_power'].resample('W').mean(), linewidth=1) ax2.set_title('Mean Global active power resampled over week') ax2.tick_params(axis='both', which='major') ax3 = fig.add_subplot(5, 1, 3, sharex=ax1) ax3.plot(data1['Global_active_power'].resample('M').mean(), linewidth=1) ax3.set_title('Mean Global active power resampled over month') ax3.tick_params(axis='both', which='major') ax4 = fig.add_subplot(5, 1, 4, sharex=ax1) ax4.plot(data1['Global_active_power'].resample('Q').mean(), linewidth=1) ax4.set_title('Mean Global active power resampled over quarter') ax4.tick_params(axis='both', which='major') ax5 = fig.add_subplot(5, 1, 5, sharex=ax1) ax5.plot(data1['Global_active_power'].resample('A').mean(), linewidth=1) ax5.set_title('Mean Global active power resampled over year') ax5.tick_params(axis='both', which='major')

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# 定义绘制涨跌幅的函数 def plot_k_line(df): fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,8)) # 绘图窗口大小 # 获取“股票名称”列的值作为标题 title = df['name'][1] plt.title(title, fontsize=18) # 标题 # 将日期转换为统一的格式 #df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d') # 绘制参考线 (df['close']-df['open']).plot(grid=True, color='red', label='每日涨跌(收盘价-开盘价)').axhline(y=0, color='black', lw=2) ax.legend(frameon=False) plt.xlabel('6-12月份', fontsize=14) # 横坐标 plt.ylabel('涨跌幅度', fontsize=14) #纵坐标 # 刻度标记大小 # axis 可选择参数 x,y,both plt.tick_params(axis='both',labelsize=13) # 设置横坐标主刻度为月份，并将刻度标签的格式设置为"年-月" #ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator()) ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m')) ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体为什么表格中日期2020到2022，图中成了1961，怎么修改

ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks...

ax.tick_params的参数

ax.tick_params() 是一个matplotlib中的函数，用于设置坐标轴刻度的样式和属性。它的常用参数包括： - **axis**：设置要修改的坐标轴，可以是'x'，'y'或'both'。 - **which**：设置要修改的刻度线，可以是'major'，...

import csv import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime filename='csv_sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row=next(reader) dates,highs,lows=[],[],[] for row in reader: current_date=datetime.strptime(row[0],'%Y/%m/%d') dates.append(current_date) print(dates) high=int(row[1]) highs.append(high) fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(8,5)) plt.plot(dates,highs,c='red') plt.title('Daily high temperatures,2014',fontsize=24) plt.xlabel('',fontsize=16) fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('Tenperature(F)',fontsize=16) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16) plt.show()

这段代码是用Python语言编写的，它的主要功能是读取一个名为csv_sitka_...然后，通过调用plt.plot()函数来绘制图表，并设置图表的标题、横轴标签、纵轴标签、刻度标签等。最后，通过调用plt.show()函数来显示图表。

from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('nanjing.csv',encoding='gbk') data['最高气温'] = data['气温'].str.split('/',expand=True)[0] data['最低气温'] = data['气温'].str.split('/',expand=True)[1] data['最高气温'] = data['最高气温'].map(lambda x:int(x.replace('℃',''))) data['最低气温'] = data['最低气温'].map(lambda x:int(x.replace('℃',''))) dates=data['日期'] highs=data['最高气温'] lows=data['最低气温'] fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6)) plt.plot(dates,highs,c='red',alpha=0.5) plt.plot(dates,lows,c='blue',alpha=0.5) plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.2) plt.title('2023南京天气',fontsize=24) plt.xlabel('',fontsize=6) fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('气温',fontsize=12) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=10) plt.xticks(dates[::20])

这段代码用于读取CSV文件中的天气数据，并将每日最高气温和最低气温绘制成折线图。具体实现过程如下： 1. 使用Pandas中的read_csv函数读取保存天气数据的CSV文件，文件名为nanjing.csv，并指定编码格式为GBK；...

import csv import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime # 解决中文显示问题 plt.style.use('seaborn') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 filename = 'data/sitka_weather_2018_simple.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) # 创建一个与该文件相关联的阅读器对象 header_row = next(reader) # 读取文件头 dates, highs, lows = [], [], [] for row in reader: # 转换日期格式 current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d') high = int(row[5]) low = int(row[6]) dates.append(current_date) highs.append(high) lows.append(low) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5) ax.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5) ax.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1) ax.set_title('2018年每日最高温度', fontsize=24) ax.set_xlabel('', fontsize=16) fig.autofmt_xdate() ax.set_ylabel('温度(F)', fontsize=16) ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) plt.show()增加平均值显示

ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) # 在图表中添加平均温度 avg_temp = sum(avg) / len(avg) ax.text(dates[0], avg_temp, f'平均温度: {avg_temp:.1f}F', fontsize=12) plt.show() ...

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