ax.yaxis.grid

时间: 2023-12-04 08:03:22 浏览: 156
ax.yaxis.grid 是 matplotlib 库中的一个方法,用于在 y 轴上添加网格线。通过调用该方法,可以在当前的 Axes 对象上添加 y 轴网格线。 具体用法如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建图形和坐标轴对象 fig, ax = plt.subplots() # 绘制图形和数据 ax.plot(x, y) # 添加 y 轴网格线 ax.yaxis.grid(True) # 显示图形 plt.show() ``` 这段代码中的 `ax.yaxis.grid(True)` 就是在 y 轴上添加网格线的操作。通过设置参数为 `True`,即可显示 y 轴网格线;如果设置为 `False`,则隐藏 y 轴网格线。
相关问题

in <module> ax.yaxis.grid(True) # 在y轴上添加网格线 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'yaxis'

这个错误是因为您正在尝试在一个`numpy.ndarray`对象上调用`yaxis.grid(True)`方法,但是`numpy.ndarray`对象没有`yaxis`属性。 在您的代码中,`axes`是一个包含子图对象的`numpy.ndarray`数组。要在每个子图上添加y轴网格线,您需要遍历`axes`数组,并对每个子图对象调用`yaxis.grid(True)`方法。 以下是修正后的代码示例: ```python for ax_row in axes: for ax in ax_row: ax.yaxis.grid(True) # 在每个子图上添加y轴网格线 ``` 修正后的代码将遍历`axes`数组中的每个子图,并在每个子图上调用`yaxis.grid(True)`方法,以添加y轴网格线。请确保在此之前已经创建了子图对象,并根据需要调整其他参数。

这样添加是否正确for ax_row in axes: for ax in ax_row: ax.yaxis.grid(True) # 在每个子图上添加y轴网格线 ax.set_xticks([y + 1 for y in range(len(data1))]) # 指定x轴的轴刻度个数 ax.set_xlabel('Method') # 设置x轴名称 ax.set_ylabel('Error/MW') # 设置y轴名称 for ax_row in axes: for ax in ax_row: ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=10) figure.subplots_adjust(hspace=0.5, wspace=0.5)

您的代码基本上是正确的,但是在设置X轴刻度标签的旋转时,您可能需要将其中的角度值更改为负值,以实现逆时针旋转标签。 以下是修改后的代码示例: ```python for ax_row in axes: for ax in ax_row: ax.yaxis.grid(True) # 在每个子图上添加y轴网格线 ax.set_xticks([y + 1 for y in range(len(data1))]) # 指定x轴的轴刻度个数 ax.set_xlabel('Method') # 设置x轴名称 ax.set_ylabel('Error/MW') # 设置y轴名称 ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-10) # 逆时针旋转x轴刻度标签 figure.subplots_adjust(hspace=0.5, wspace=0.5) ``` 这段代码会遍历每个子图,并对每个子图执行以下操作: - 添加y轴网格线 - 指定x轴的刻度个数 - 设置x轴的名称为"Method" - 设置y轴的名称为"Error/MW" - 逆时针旋转x轴刻度标签 - 调整子图之间的间距 请注意,您还需要将`figure`替换为您实际使用的图形对象。
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for ax_row in axes: for ax in ax_row: ax.yaxis.grid(True) # 在每个子图上添加y轴网格线 # 在y轴上添加网格线 ax.set_xticks([y + 1 for y in range(len(data1))]) # 指定x轴的轴刻度个数 ## [y+1 for y in range(len(all_data))]运行结果是[1,2,3] ax.set_xlabel('Method') # 设置x轴名称 ax.set_ylabel('Error/MW') # 设置y轴名称 # 添加刻度 # 添加刻度名称,我们需要使用 plt.setp() 函数: # 加刻度名称 plt.setp(axes[0,0], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','catboost-FM-First Clustering','catboost-FM-Second Clustering']) plt.setp(axes[1,0], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','catboost-kM-First Clustering','catboost-kM-Second Clustering']) plt.setp(axes[2,0], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering', 'catboost-kMD-First Clustering', 'catboost-kMD-Second Clustering']) plt.setp(axes[0,1], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','xgboost-FM-First Clustering','xgboost-FM-Second Clustering']) plt.setp(axes[1,1], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','xgboost-kM-First Clustering','xgboost-kM-Second Clustering']) plt.setp(axes[2,1], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering', 'xgboost-kMD-First Clustering', 'xgboost-kMD-Second Clustering']) plt.setp(axes[0,2], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','lightgbm-FM-First Clustering','lightgbm-FM-Second Clustering']) plt.setp(axes[1,2], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','lightgbm-kM-First Clustering','lightgbm-kM-Second Clustering']) plt.setp(axes[2,2], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering', 'lightgbm-kMD-First Clustering', 'lightgbm-kMD-Second Clustering']) # 我们的刻度数是哪些,以及我们想要它添加的刻度标签是什么。 plt.show()请在我的代码里设置x轴的标签对象倾斜显示

f_path = r"E:\gra_thesis\sum_pre_data_new\grid_nc\AMJ_pre_total_precip.nc" f = xr.open_dataset(f_path) f # %% lon = f['lon'] lat = f['lat'] data= f['precip'] data_mean = np.mean(data, 0) # %% shp_path = r"C:\Users\86133\Desktop\thesis\2020国家级行政边界\China_province.shp" sf = shapefile.Reader(shp_path) shp_reader = Reader(shp_path) sf.records() region_list = [110000, 120000, 130000,140000,150000,210000,220000, 230000, 310000, 320000,330000,340000,350000,360000, 370000, 410000, 420000,430000,440000,450000,460000, 500000, 510000, 520000,530000,540000,610000,620000, 630000, 640000, 650000,710000,810000,820000] # %% proj = ccrs.PlateCarree() extent = [105, 125, 15, 30] fig, ax = plt.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) ax.set_extent(extent, proj) # ax.add_feature(cfeature.LAND, fc='0.8', zorder=1) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, lw=1, ec="k", zorder=2) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=1, crs=proj, zorder=2) ax.spines['geo'].set_linewidth(0.8) ax.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=9, direction='out',length=2.5,width=0.8,pad=1.5, bottom=True, left=True) ax.tick_params(axis='both',which='minor',direction='out',width=0.5,bottom=True,left=True) ax.set_xticks(np.arange(105, 130, 5)) ax.set_yticks(np.arange(15, 40, 5)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) cf = ax.contourf(lon, lat, data_mean, extend='both', cmap='RdBu') cb = fig.colorbar(cf, shrink=0.9, pad=0.05)解释这段代码

from pyecharts.charts import Line from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.charts import Grid from pyecharts import options as opts # 柱状图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts bar=Bar() bar.add_xaxis(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"]) bar.add_yaxis("商家A",[120,56,28,98,129,28,107]) bar.add_yaxis("商家B",[60,140,153,145,160,70,54]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商家A和商家B销售情况柱状图")) bar.render() # 折线图 from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType,RenderType x_data=['1月','2月','3月','4月','5月','6月'] y_data1=[2,4.9,7,23.2,25.6,76.7] y_data2=[2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7] y_data3=[2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2] line=( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis('蒸发量',y_data1) .add_yaxis('降水量',y_data2) .add_yaxis('平均温度',y_data3) ) line.render("zhexiantu.html") # 饼图 from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts Faker.choose() Faker.values() list(zip(Faker.choose(),Faker.values())) pie=( Pie() .add('',[list(x) for x in zip(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],[120,56,28,98,129,28,107])],center=[450,300],radius=[0,100]) ) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='销售情况饼图',subtitle='商家A')) pie.render() # 多图布局 grid=( Grid() .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="70%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="70%")) .add(pie,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="80%")) ) grid.render("2102010216-刘云龙.html")换成matplotlib和pandas

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