.set_major_locator(MultipleLocator(10)) 怎么用

`.set_major_locator()` 方法是用于设置刻度定位器（locator）的方法，可以帮助你在图形的坐标轴上设置刻度的位置。在这个方法中，你可以使用 `matplotlib.ticker` 模块的 `MultipleLocator` 类来创建刻度定位器，并将其传递给 `.set_major_locator()` 方法。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

# 假设你已经有了数据和绘图代码
# ...

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x_data, y_data)

# 设置 x 坐标轴刻度定位器
x_locator = ticker.MultipleLocator(10)
ax.xaxis.set_major_locator(x_locator)

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一个 `MultipleLocator` 对象，并将刻度间隔设置为 10。然后，使用 `xaxis.set_major_locator()` 方法将刻度定位器应用于 x 坐标轴。

根据你的需求，你可以根据具体的数据范围和刻度间隔来调整 `MultipleLocator` 类的参数，以达到你想要的刻度位置。

相关问题

set_major_locator与set_ticks的区别

`set_major_locator`和`set_ticks`都是用于设置坐标轴刻度的方法，但它们的作用不同。

`set_major_locator`是用于设置主刻度线的位置，可以传入一个`matplotlib.ticker.Locator`对象或者继承自`matplotlib.ticker.Locator`的子类对象。这个对象会根据坐标轴的范围和刻度数量计算出主刻度线的位置。例如，如果要将x轴的主刻度线设置在整数处，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
plt.show()

`set_ticks`则是用于手动设置刻度线的位置，它接受一个列表作为参数，列表中的元素表示刻度线的位置。例如，要将x轴刻度线设置在1、2、3处，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax.set_xticks([1, 2, 3])
plt.show()

因此，`set_major_locator`适用于自动计算主刻度线位置的场合，而`set_ticks`则适用于手动设置刻度线位置的场合。

ind=[re.search('星期六|星期日',str(i)) !=None for i in media3['星期']] freeday=media3.loc[ind,:] workday=media3.loc[[ind[i]==False for i in range(len(ind))],:] m1=pd.DataFrame(freeday['wat_time'].groupby([freeday['phone_no']]).sum()) m1=m1.sort_values(['wat_time']) m1=m1.reset_index() m1['wat_time']=m1['wat_time']/3600 m2=pd.DataFrame(workday['wat_time'].groupby([workday['phone_no']]).sum()) m2=m1.sort_values(['wat_time']) m2=m1.reset_index() m2['wat_time']=m1['wat_time']/3600 w=sum(m2['wat_time'])/5 f=sum(m2['wat_time'])/2 plt.figure(figsize=(8,8)) plt.subplot(211) colors='lightgreen','lightcoral' plt.pie([w,f],labels=['工作日','周末'],colors=colors,shadow=True, autopct='%1.1f%%',pctdistance=1.23) plt.title('周末与工作日观看时长占比') plt.subplot(223) ax1=sns.barplot(x=m1.index,y=m1.iloc[:,1]) ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户（排序后）') plt.ylabel('观看时长（小时）') plt.title('周末用户观看总时长') plt.subplot(224) ax2=sns.barplot(x=m2.index,y=m2.iloc[:,1]) ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户（排序后）') plt.ylabel('观看时长（小时）') plt.title('工作日用户观看总时长') plt.show()

这是一段Python代码，主要是对一个数据集进行了分析和可视化。首先，根据数据集中的“星期”列将数据集分为工作日和周末两部分。然后，计算出每个用户在工作日和周末的观看时长，并将其存储在两个不同的数据框中。接下来，对这两个数据框进行排序和统计，并绘制了两个子图：一个是饼图，显示了工作日和周末观看时长的占比；另一个是条形图，显示了每个用户的观看时长。整个过程使用了Python的pandas、matplotlib和seaborn等库。