matplotlib y轴刻度
时间: 2023-07-12 08:31:26 浏览: 52
要更改 matplotlib 图表的 y 轴刻度,你可以使用 `yticks()` 函数。下面是一个示例代码,演示如何设置 y 轴刻度:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.yticks([-1, 0, 1]) # 设置 y 轴刻度
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们首先创建了一个 x 和 y 数组,用于绘制 sine 函数的图表。然后,我们使用 `plot()` 函数绘制了这个图表。最后,我们使用 `yticks()` 函数将 y 轴刻度设置为 -1、0 和 1。
你可以根据需要自定义 y 轴刻度,只需将一个包含所需刻度值的列表传递给 `yticks()` 函数即可。
相关问题
matplotlib y轴刻度 数量
使用matplotlib绘制图形时,可以使用`locator_params`函数来自定义调整Y轴坐标轴的刻度数量。这个函数可以用来设置刻度的间距和数量。通过设置`nbins`参数来指定刻度的个数。例如,如果想要设置Y轴上的刻度数量为5个,可以使用`locator_params`函数,将`nbins`参数设置为5。这样就可以自定义调整Y轴坐标轴的刻度数量了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python使用matplotlib可视化、使用locator_params函数自定义调整Y轴坐标轴的刻度的个数(customize number ...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122674696)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python matplotlib绘图,修改坐标轴刻度为文字的实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38631773/12868702)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
matplotlib设置y轴刻度
要设置 Matplotlib 中 y 轴的刻度,你可以使用 `yticks()` 函数。它允许你自定义 y 轴的刻度值和标签。以下是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
# 设置 y 轴刻度
plt.yticks([0, 20, 40, 60, 80, 100], ['0', '20', '40', '60', '80', '100'])
# 显示图形
plt.show()
```
在上面的代码中,yticks()` 函数接受两个参数:刻度值和刻度标签。你可以根据需要替换 `yticks()` 函数中的值来自定义刻度。在示例中,我们将 y 轴的刻度设置为 `[0, 20, 40, 60, 80, 100]`,并为每个刻度设置相应的标签。
请注意,这只是一个示例,你可以根据你的数据和需求进行自定义。