plt.xticks(range(len(x) + 1))
时间: 2023-10-15 14:07:48 浏览: 31
这段代码可能存在错误,应该是plt.xticks(range(len(x)), x)。这个函数用于设置x轴刻度的位置和标签,第一个参数是刻度的位置,第二个参数是刻度对应的标签。range(len(x))表示刻度位置为0到x的长度-1,x表示刻度对应的标签。如果只写range(len(x)),那么标签就会默认为从0开始的整数序列。
相关问题
plt.xticks时间怎么设置
您可以使用`plt.xticks()`函数来设置x轴刻度的时间。以下是几个常见的设置示例:
1. 设置固定的刻度间隔:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
# 生成示例数据
x = np.arange('2022-01-01', '2022-02-01', dtype='datetime64[D]')
y = np.random.random(len(x))
# 绘制图形
plt.plot(x, y)
# 设置刻度间隔为一周
plt.xticks(np.arange(min(x), max(x), np.timedelta64(7, 'D')))
# 显示图形
plt.show()
```
2. 设置自定义的刻度标签:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
# 生成示例数据
x = np.arange('2022-01-01', '2022-02-01', dtype='datetime64[D]')
y = np.random.random(len(x))
# 绘制图形
plt.plot(x, y)
# 设置自定义的刻度标签
tick_dates = ['Jan 1', 'Jan 10', 'Jan 20', 'Jan 30']
tick_positions = [np.datetime64('2022-01-01'), np.datetime64('2022-01-10'), np.datetime64('2022-01-20'), np.datetime64('2022-01-30')]
plt.xticks(tick_positions, tick_dates)
# 显示图形
plt.show()
```
这些示例中,我们使用`np.arange()`函数生成了一些日期数据,然后使用`plt.plot()`绘制了相应的图形。通过调用`plt.xticks()`函数来设置x轴刻度。在第一个示例中,我们使用了`np.timedelta64()`函数来设置刻度间隔为一周;在第二个示例中,我们使用了自定义的刻度标签来替换原始的日期刻度。
希望能帮到您!如果有其他问题,请随时提问。
plt.figure(figsize=(10,8)) plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_0,label='原序列') plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_1_3,label='平滑后的序列') plt.title('移动平均法(窗口大小为3个)数据平滑对比图') plt.xlabel('时间序列') plt.ylabel('速度(km/h)') plt.xticks(range(0,110,10)) plt.legend() plt.show() plt.figure(figsize=(10,8)) plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_0,label='原序列') plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_1_5,label='平滑后的序列') plt.title('移动平均法(窗口大小为5个)数据平滑图') plt.xlabel('时间序列') plt.ylabel('速度(km/h)') plt.xticks(range(0,110,10)) plt.legend() plt.show()如何将两幅图合并
可以使用subplot函数将两幅图合并:
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_0,label='原序列')
plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_1_3,label='平滑后的序列')
plt.title('移动平均法(窗口大小为3个)数据平滑对比图')
plt.xlabel('时间序列')
plt.ylabel('速度(km/h)')
plt.xticks(range(0,110,10))
plt.legend()
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_0,label='原序列')
plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_1_5,label='平滑后的序列')
plt.title('移动平均法(窗口大小为5个)数据平滑图')
plt.xlabel('时间序列')
plt.ylabel('速度(km/h)')
plt.xticks(range(0,110,10))
plt.legend()
plt.show()
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