plt.plot横纵坐标太密集

当plt.plot的横纵坐标太密集时，可以通过设置markevery参数来控制标记的密度。markevery参数指定每隔多少个点才标记一个点，从而达到控制标记密度的目的。例如，markevery=10表示每隔10个点才标记一个点。

以下是一个例子，展示如何使用markevery参数来控制标记密度：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)
plt.title('markevery=10')
ax.plot(x, y, marker='o', markevery=10, mfc='r', mec='r')
plt.show()

在这个例子中，markevery=10表示每隔10个点才标记一个点，从而使得标记密度变得更加稀疏。

相关问题

plt.plot设置横纵坐标轴

plt.plot函数可以通过设置参数实现对横纵坐标轴的设置。对于横坐标轴（x-axis），可以使用xticks函数来设置刻度值和标签。对于纵坐标轴（y-axis），可以使用yticks函数来设置刻度值和标签。具体设置方法如下：

1. 设置横坐标轴刻度值和标签：
plt.xticks(ticks, labels)
其中，ticks为一个列表，包含了刻度值的位置，labels为一个列表，包含了刻度值对应的标签。例如，plt.xticks([1, 2, 3], ['A', 'B', 'C'])将横坐标轴的刻度值分别设置为1、2、3，并将其对应的标签设置为A、B、C。

2. 设置纵坐标轴刻度值和标签：
plt.yticks(ticks, labels)
同样，ticks为一个列表，包含了刻度值的位置，labels为一个列表，包含了刻度值对应的标签。

例子：
plt.plot(x, y)
plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5], ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'])
plt.yticks([-10, 0, 10, 20, 30], ['-10', '0', '10', '20', '30'])

plt.plot设置横纵坐标

引用中的代码展示了如何使用plt.plot函数设置横纵坐标。在这个例子中，cap1_x作为x轴坐标，cap2_y和cap3_y分别作为两条折线的y轴坐标。通过调用plt.plot(cap1_x, cap2_y, color='r', label="ATT-RLSTM")和plt.plot(cap1_x, cap3_y, color='g', label="CNN-RLSTM")可以分别绘制出红色和绿色的折线图。

需要注意的是，plt.plot函数的第一个参数是x轴坐标数据，第二个参数是y轴坐标数据。你可以根据自己的需求，将具体的数据替换到这个函数中来设置横纵坐标。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python画图如何显示各点横纵坐标（x, y）？](https://blog.csdn.net/qq_54528857/article/details/125249712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [python plot绘制折线图，自定义横坐标间距、竖向显示大小](https://blog.csdn.net/qq_45758854/article/details/125636478)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [pyplot设置坐标间距、图中每个点设置相应数值](https://blog.csdn.net/ProgrammersFighting/article/details/124573859)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]