python画图坐标轴出现了原始数据

在Python中，如果你绘制图表时发现坐标轴上显示了原始数据点，这通常是因为你在设置图表时选择了过度详细的数据标记或者是默认设置导致的。为了控制这一点，你可以使用matplotlib库中的函数来进行调整。

例如，如果你想清除数据点并只显示刻度线，可以在`plot()`函数之后添加`.set markersize(0)`，这样就不会显示数据点了。如果你想更改每个数据点之间的距离，可以设置`xticks`或`yticks`的间距。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有如下数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(x, y)
plt.xticks(range(1, 6), [str(i) for i in range(1, 6)])  # 设置x轴标签为整数
plt.yticks(range(1, 26, 5))  # 设置y轴每5个单位显示一个标记

# 可以移除数据点
# plt.plot(x, y, '.k', markersize=0)  # 黑色点，大小为0

plt.show()

相关问题

python画图坐标轴不等间距

在Python中，使用matplotlib库进行绘图时，如果想要创建不等间距的坐标轴，你可以利用`xticks`和`yticks`函数，以及`Locator`类的一些子类，如`LogLocator`、`FuncFormatter`等。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据，假设我们想要在x轴上创建对数间隔
x = np.logspace(start=1, stop=4, num=10)  # 创建1到1000之间的等间距对数数组

# 创建一个线性y值
y = np.linspace(0, 10, 10)

# 创建一个新的图形
fig, ax = plt.subplots()

# 设置x轴为对数刻度
ax.set_xscale('log')  # 对数刻度
ax.xaxis.set_major_locator(LogLocator())  # 使用LogLocator

# 设置y轴常规均匀刻度
ax.set_yscale('linear')  # 线性刻度
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(base=2))  # 每隔2个单位标记一次

# 绘制曲线
ax.plot(x, y)

# 显示标签
ax.set_xlabel('对数x轴')
ax.set_ylabel('线性y轴')

# 显示图例
plt.show()

在这个例子中，我们设置了x轴为对数刻度，y轴为线性均匀刻度，但可以根据需要自定义刻度的位置和格式。

python画图坐标轴设置

在Python中，你可以使用`matplotlib`库来绘制图形并设置坐标轴。下面是一些基本的坐标轴设置示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图形窗口和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 设置x轴范围和标签
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_xlabel('X轴')

# 设置y轴范围和标签
ax.set_ylim(0, 20)
ax.set_ylabel('Y轴')

# 设置坐标轴的刻度
ax.set_xticks([0, 2, 4, 6, 8, 10])
ax.set_yticks([0, 5, 10, 15, 20])

# 设置坐标轴的刻度标签
ax.set_xticklabels(['0', '2', '4', '6', '8', '10'])
ax.set_yticklabels(['0', '5', '10', '15', '20'])

# 设置坐标轴标题
ax.set_title('坐标轴设置示例')

# 显示网格线
ax.grid(True)

# 绘制图形
plt.show()

这个例子演示了如何设置x轴和y轴的范围、标签、刻度以及刻度标签。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。