如何在使用matplotlib时，添加一个横坐标刻度为28的点

您可以使用`xticks`函数来添加自定义的横坐标刻度。具体来说，您可以使用以下代码将横坐标刻度设置为28:

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加自定义的横坐标刻度
plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5, 28])

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，`xticks`函数接受一个包含所有横坐标刻度值的列表。因此，我们在列表中添加了28，以将其作为额外的横坐标刻度。

相关问题

如何在使用matplotlib时，添加一个横坐标刻度为28的点，并把该数字，竖向显示

您可以使用`xticks()`函数来设置横坐标的刻度，并使用`text()`函数在指定的坐标处添加文本。具体步骤如下：

1. 导入`matplotlib.pyplot`库：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 设置横坐标刻度：

plt.xticks([28])

3. 添加竖向文本：

plt.text(28, 0, '28', rotation=90, va='bottom')

完整的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 设置横坐标刻度
plt.xticks([28])

# 添加竖向文本
plt.text(28, 0, '28', rotation=90, va='bottom')

# 显示图形
plt.show()

python 横坐标刻度超出范围_Python matplotlib限制为整数刻度位置

你可以使用`matplotlib.ticker.MaxNLocator`来限制横坐标刻度的范围和位置。具体来说，可以使用以下代码：

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

# 生成数据
x = [0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5]
y = [10, 20, 15, 30, 25, 40, 35, 50]

# 创建图像
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制折线图
ax.plot(x, y)

# 设置横坐标刻度范围
ax.set_xlim(0, 8)

# 设置横坐标刻度位置为整数
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(integer=True))

# 显示图像
plt.show()

这里使用`MaxNLocator`来限制横坐标刻度的位置为整数，同时设置横坐标刻度范围为0到8。你可以根据自己的需求修改这些参数。