axes设置y轴每隔10显示一个坐标

您可以使用以下代码将y轴的间隔设置为10：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [10, 20, 15, 30, 25, 40, 35, 50, 45, 60]

# 创建Axes实例
fig, ax = plt.subplots()

# 设置y轴刻度的间隔和范围
ax.yaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(10))
ax.set_ylim(0, 70)

# 绘制折线图
ax.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用`ax.yaxis.set_major_locator()`函数将y轴的间隔设置为10。我们还使用`ax.set_ylim()`函数将y轴的范围设置为0到70。最后，我们使用`ax.plot()`函数绘制数据的折线图，并使用`plt.show()`函数显示图形。

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用plt绘图x轴和y轴坐标刻度大小如何设置

在Python中，你可以通过`matplotlib`库来精细调整`plot`图形的x轴和y轴刻度。首先，获取当前图表的轴对象（Axes instance）通常是通过`plt.gca()`完成。然后，你可以使用`set_major_locator`方法来设置主要刻度（major tick locations）：

# 导入所需模块
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator

# 创建示例数据
x = range(1, 11)
y = x ** 2

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()

# 设置x轴为主刻度间隔为每5单位
x_major_locator = MultipleLocator(5)
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)

# 设置y轴为主刻度间隔为每10单位
y_major_locator = MultipleLocator(10)
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)

# 添加数据到图表
ax.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()

上述代码设置了x轴每隔5个单位显示一个主刻度，y轴每隔10个单位显示一个主刻度。你可以根据需要调整这些间隔。

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2以下代码出现错误import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np #将数据框命名为titanic titanic = pd.read_csv('train.csv') #将PassengerId设置为索引 titanic = titanic.set_index('PassengerId') #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 Male = (titanic.Sex == 'male').sum() Female = (titanic.Sex == 'female').sum() proportions = [Male,Female] plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True, autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0)) plt.axis('equal') plt.title('Sex Proportion') plt.tight_layout() plt.show() #绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False) lm.set(title='Fare x Age') #设置坐标轴取值范围 axes = lm.axes axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) #有多少人生还？ titanic.Survived.sum() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False) plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10))) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Fare Payed Histrogram') plt.show()

这个错误通常是由于在读取文件时遇到了格式不正确的行而引起的。在这种情况下，pandas尝试将该行解析为DataFrame的一行，但是由于该行不符合所期望的格式，因此会出现解析错误。

要解决这个错误，你需要检查文件的第49行，看看它的格式是否正确。你可以打开文件并查看该行，或者使用其他工具（如记事本++或Excel）来查看该行。

在查找问题后，你可以选择删除该行，或者尝试修复该行以使其格式正确。一些常见的解决方法包括：

- 确保每行都有相同数量的字段。
- 检查是否有未转义的特殊字符或空格。
- 如果有必要，使用正确的分隔符来分隔数据。

希望这些提示能够帮助你解决问题。