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 坐标轴截断一部分

在Python中，特别是在使用matplotlib库进行绘图时，有时候可能会遇到坐标轴的一部分被截断的情况。这通常是因为你设置了图表的范围（xlim和ylim）过窄，导致某些数值超出这个范围无法显示完整。你可以通过以下步骤调整：

1. **查看当前范围**：首先，可以使用`plt.xlim()`和`plt.ylim()`函数检查当前的x和y轴范围。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一个数据绘制好的图形
fig, ax = plt.subplots()
print(f"x轴范围：{ax.get_xlim()}")
print(f"y轴范围：{ax.get_ylim()}")

2. **修改范围**：如果需要展示全部数据，可以适当扩大范围，例如：

ax.set_xlim(min_value, max_value)  # 替换min_value和max_value为你希望设定的新边界
ax.set_ylim(min_value, max_value)  # 同上

3. **设置自动范围**：如果你不确定具体的值，也可以让matplotlib自动调整范围，比如使用`plt.autoscale_view()`：

fig.canvas.draw_idle()  # 首先更新视图
ax.relim()  # 更新极限
ax.autoscale_view(tight=True)  # 紧凑地缩放到极限

4. **限制轴刻度显示**：如果你想保留原始数据范围但仅显示部分刻度，可以使用`plt.xticks()`和`plt.yticks()`来选择你想显示的刻度。

ax.set_xticks(range(0, max_value, step))  # 设置x轴刻度
ax.set_yticks(range(0, max_value, step))  # 设置y轴刻度

记得每次调整后都要保存你的更改。如果你有任何具体的问题，或者遇到了特定的问题，可以在下面提问：

python画图双x轴

在Python中创建具有双X轴的图表可以让你在同一张图上展示两个不同的数据集，这两个数据集可能有不同的尺度或单位。这通常通过`matplotlib`库完成。

下面是如何利用 `matplotlib` 创建带双 X 轴图形的一个简单示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
x_data = [0, 1, 2, 3, 4]
y_data = [v**2 for v in x_data]

fig, ax1 = plt.subplots()

color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('原始刻度')
ax1.set_ylabel('平方值', color=color)
ax1.plot(x_data, y_data, color=color)

ax2 = ax1.twiny()   # twiny(): 共享Y轴但有两个独立的X轴.
                     # 如果需要共享X轴而拥有两个Y轴，则应使用twinx().
color = 'tab:blue'

# 将第二个坐标系的数据转换为第一个坐标的等效位置,
# 这里假设新的x轴表示的是原数值加5后的结果作为演示。
new_x_tick_positions = [(val + 5) for val in x_data]  

def forward(x):
    return x - 5      # 新到旧的关系函数

def inverse(x):
    return x + 5     # 旧回新的关系函数

ax2.set_xlim([min(new_x_tick_positions), max(new_x_tick_positions)])   
second_ticks = [item.get_text() for item in ax1.get_xticklabels()]
ax2.set_xlabel('偏移+5后的刻度') 

aux_trans=ax2.transData._b  # 强制更新transform状态
ax2.set_xticks(new_x_tick_positions)
ax2.spines["top"].set_position(("axes", 1.0))
ax2.tick_params(axis='x', colors=color)
ax2.xaxis.label.set_color(color)


plt.title("包含两个X轴的绘图")
fig.tight_layout()
plt.show()

此代码段首先建立了一个基本的折线图，并设置了它的颜色及标签信息；接着我们使用了`twiny()` 函数添加一个新的X轴，它与之前的那个共享相同的 Y 轴范围。最后设置新加入的X轴样式、位置以及调整一些视觉效果使得两张表更易于区分。