plt.xticks()设置标识

`plt.xticks()`是用于设置x轴刻度的函数，可以设置刻度的位置和标识。一般情况下，我们可以通过传入一个包含刻度位置和标识的元组列表来设置x轴刻度的标识，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)

# 设置x轴刻度的位置和标识
plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5], ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'])

plt.show()

上述代码中，`plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5], ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'])`表示将x轴刻度位置设置为1,2,3,4,5，对应的标识分别为Jan, Feb, Mar, Apr, May。这样就可以在图表中显示出x轴刻度的标识了。

相关问题

解读：#11_5用折线图绘制正弦和余弦曲线，以及其它显示汉字方法。 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import matplotlib . fontmanagerasm #使用关键参数 fname 导入字体文件（华文楷体） myfont = fm . FontProperties ( fname = r ' C :\ Windows \ Fonts \ STKAITI . ttf ') x = np . arange (0.0,2.0* np . pi +0.01,0.01) yl = np . sin ( x ) y2= np . cos ( x ) plt . plot ( x , yl , label ='正弦') plt . plot ( x ,y2, label ='余弦') #在0-360度范围，每隔30度设置1个刻度；设置相应的字符串刻度 xt = np . arange (0.0,2.0* np . pi + np . pi /12, np . pi /6) xts =['(｝度'. format ( i ) for i in range (0,390,30)] # fontproperties 表示所用字体， rotation 表示刻度标识旋转角度（45度） plt . xticks ( xt , xts , fontproperties - myfont , rotation =45) plt . xlabel (' x ﹣变量', fontproperties = myfont , fontsize =18) plt . ylabel (' y ﹣正弦余弦函数值', fontproperties =' simsun ', fontsize =18)#宋体 plt . title (' sin - cos 函数图像', fontproperties =' STLITI ', fontsize =24)＃隶书 plt . legend ( prop - myfont ) ＃图例选择字体用 prop 关键字 plt . gridO plt . tight _ layout ) plt . show (0 ＃自变量取值要密，才能成曲线＃计算正弦函数值 ＃紧凑布局，能完整显示图形

这段代码是用于绘制正弦和余弦函数的折线图。首先，通过导入 numpy 和 pyplot 模块，并使用 fontmanager 模块中的 FontProperties 类导入字体文件（华文楷体），定义了 x 的取值范围，并计算出 yl 和 y2 的值。接着，通过 plot 函数将 x 和 yl、y2 绘制成折线图，并设置了标签 label 和图例 legend。然后，通过 arange 函数设置 x 轴的刻度范围和相应的字符串刻度，并使用 format 函数生成刻度字符串。接下来，使用 xticks 函数将刻度值和字符串刻度代替数值刻度，并设置刻度字体和旋转角度。通过 xlabel 和 ylabel 函数设置 x 轴和 y 轴的标签和字体大小，通过 title 函数设置标题和字体大小。最后，通过 legend 函数选择字体，并通过 grid 函数添加网格线。tight_layout 函数可以使图形布局更加紧凑，使得图形能够完整显示。图例选择字体用 prop 关键字。

python获取excel数据，有多列数据，分别是日期，数据列，首先按日期分类，每天为一组，设置一个数值范围，高于或低于该范围为不合格，计算每组数据的合格率，然后输出折线图，要求每个点上有数据标识

好的，我可以回答这个问题。要实现这个功能，可以使用Python中的pandas和matplotlib库，具体步骤如下：

1. 使用pandas库读取Excel数据，生成DataFrame对象。

2. 使用pandas的groupby方法按日期对数据进行分组，得到每天的数据。

3. 针对每天的数据，通过判断数据列是否在设定的范围内，计算出合格数量和不合格数量，同时计算出该天的合格率。

4. 将每天的合格率存储到一个列表中。

5. 使用matplotlib库进行画图，绘制出折线图，并设置数据标识。

下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按日期分组
grouped_data = data.groupby('日期')

# 存储每天的合格率
qualify_rates = []

# 遍历每天的数据
for date, day_data in grouped_data:
    # 计算该天的合格数量和不合格数量
    qualify_count = day_data[(day_data['数据列'] >= 范围下限) & (day_data['数据列'] <= 范围上限)].shape[0]
    unqualify_count = day_data.shape[0] - qualify_count
    # 计算该天的合格率
    qualify_rate = qualify_count / day_data.shape[0]
    qualify_rates.append(qualify_rate)

# 画图
plt.plot(qualify_rates, marker='o')
plt.xticks(range(len(qualify_rates)), grouped_data.groups.keys())
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('合格率')
plt.title('合格率折线图')
plt.show()

希望这个代码示例能够帮助到你。