subplots设置横坐标间隔

时间: 2024-05-12 19:09:32 浏览: 8
可以使用`set_xticks`和`set_xticklabels`方法来设置横坐标的间隔和标签。例如,如果想要将横坐标的间隔设置为2,可以使用以下代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]) ax.set_xticks([1, 3, 5]) ax.set_xticklabels(['1', '3', '5']) plt.show() ``` 这里的`set_xticks`方法设置了横坐标的刻度位置,而`set_xticklabels`方法则设置了对应的标签。
相关问题

plt.subplots设置横坐标刻度间隔

可以使用`set_xticks`方法来设置横坐标刻度的位置,再使用`set_xticklabels`方法来设置刻度的标签。例如,如果要设置横坐标每隔2个单位显示一个刻度,可以这样写: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10]) ax.set_xticks([1, 3, 5]) ax.set_xticklabels(['1', '3', '5']) plt.show() ``` 这样就会在横坐标上显示1、3、5三个刻度,对应的标签分别为'1'、'3'、'5'。

python绘制图,如何设置时间横坐标间隔

你可以使用matplotlib库中的`xticks()`函数来设置时间横坐标的间隔。具体方法如下: 首先,将时间数据转换为`datetime`类型: ```python import datetime x = ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'] y = [1, 2, 3, 4, 5] x_datetime = [datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d').date() for d in x] ``` 然后,在绘制图形之前,使用`xticks()`函数设置时间间隔: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x_datetime, y) # 设置时间间隔为1天 ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(5)) plt.xticks(rotation=45) plt.show() ``` 这里的`plt.MaxNLocator(5)`表示要显示的时间刻度数量,`rotation=45`表示将刻度标签旋转45度。你可以根据需要修改这些参数。

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修改代码,坐标标注使用中文:import math import matplotlib.pyplot as plt # 空气密度(kg/m^3) rho = 1025 # 船的质量(kg) m = 10000 # 船的横截面积(m^2) A = 2 # 阻力系数 C_D = 0.3 # 静摩擦系数 mu_s = 0.2 # 时间间隔(s) dt = 0.01 # 计算船在不同速度下所受到的阻力 def drag_force(v): return (1/2) * rho * v**2 * C_D * A # 初始化变量 v_range = range(4,60 ) D_list = [] coords_list = [] # 循环计算每个速度下所需运动的距离 for v_knot in v_range: # 将节转换为米每秒 v = v_knot * 0.514444 t = 0 D = 0 while v > 1: # 计算当前速度下船所受到的阻力 F_D = drag_force(v) # 计算当前加速度 a = -F_D / m # 计算当前时间间隔内的位移 d = v * dt + (1/2) * a * dt**2 # 更新总的位移和速度 D += d v += a * dt t += dt # 如果船已经停止运动,则判断是否维持静止状态 if v <= 1.5: # 计算静摩擦力的大小 F_f = mu_s * m * 9.8 # 计算水阻力对船产生的总的作用力 F_D = drag_force(0) # 如果水阻力大于等于静摩擦力,则船将维持静止状态;否则,船将开始向前滑行 if F_D >= F_f: break D_list.append(D) coords_list.append((round(D,2), round(t,2))) # 绘制速度与所需运动距离之间关系的图表 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(v_range, D_list, 'b-') ax.set_xlabel('速度(节)') ax.set_ylabel('所需运动距离(米)') ax.set_title('速度与所需运动距离之间关系') # 输出每个点的坐标值 for i, coords in enumerate(coords_list): print(f'点{i+1}的坐标值为:{coords}') plt.show()

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