ax.xaxis.set_ticks_position

时间: 2023-04-24 08:06:20 浏览: 255
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flot-7.zip_FlashVml_Flot

ax.xaxis.set_ticks_position是Matplotlib中的一个函数，用于设置x轴刻度的位置。具体来说，它可以设置刻度线的位置为顶部、底部或中心。例如，ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')可以将x轴刻度线设置在底部。
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hAx2 = parax(ax, 'Position', ax.XAxis.Position); 4. **绘制次级X轴数据**：在创建的次级X轴上绘制第二组(X2,Y2)数据： matlab plot(hAx2, X2, Y2, 'Color', 'r'); % 使用红色区分主次数据 5. *...

ax = plt.gca() ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0))

其中，ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') 和 ax.yaxis.set_ticks_position('left') 用于设置刻度的位置，ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) 和 ax.spines['left'].set_position(('data',0)) 用于...

ax = gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

这段代码是用来绘制一个坐标轴的，其中包括了设置坐标轴的位置、颜色、刻度等。具体来说，这段代码做了以下几件事情： 1. 获取当前的坐标轴对象，即当前绘图的坐标轴。 2. 将右侧和顶部的坐标轴线的颜色设置为透明...

将下列代码跟改为八层介质 #%%In[1] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%%In[2] def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) #t = np.arange(0,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0*(np.pi2)(f2)(t2)) * np.exp(-(np.pi2)(f2)(t2)) return t,y i = 0 ; Frequency = 20;length = 0.128;dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) #%% rho = np.array([1.6, 2.2]) v = np.array([2000, 2500]) depth = 50 Z = rhov L = (Z[1]-Z[0])/(Z[1]+Z[0]) t1 = np.arange(0, 0.2, dt) L1 = np.zeros(np.size(t1)) t = depth2/v[0] L1[int(np.round(t/dt))] = L #%% syn = np.convolve(L1, w0, 'same') #%% fig = plt.figure(num=1, figsize=(20,15),dpi=300) ax1 = fig.add_subplot(1, 3 , 1) ax1.plot(w0, t0) ax1.xaxis.set_ticks_position('top') ax1.invert_yaxis() ax1.set_title("Amplitude", fontsize = 12) ax1.set_ylabel("Time(s)",fontsize = 12) ax2 = fig.add_subplot(1, 3, 2) ax2.plot(L1, t1) ax2.xaxis.set_ticks_position('top') ax2.invert_yaxis() ax2.set_title("Reflection coefficient", fontsize = 12) ax2.set_ylabel("Two-way travel time(s)",fontsize = 12) ax3 = fig.add_subplot(1, 3, 3) ax3.plot(syn, t1) ax3.xaxis.set_ticks_position('top') ax3.invert_yaxis() ax3.set_title("Amplitude", fontsize = 12) ax3.set_ylabel("Two-way travel time(s)",fontsize = 12) fig.suptitle('Two-layer synthetic seismogram', fontsize = 18) plt.tight_layout()

ax2.xaxis.set_ticks_position('top') ax2.invert_yaxis() ax2.set_title("Reflection coefficient", fontsize = 12) ax2.set_ylabel("Two-way travel time(s)",fontsize = 12) ax3 = fig.add_subplot(1, 3, 3) ax3...

ax2.xaxis.set_ticks_position

ax2.xaxis.set_ticks_position('bottom') \[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Matplotlib数据可视化（四）](https://blog.csdn.net/honeybaby17/article/details/125006262)[target="_blank" data-...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) sin,cos=np.sin(x),np.cos(x) plt.plot(x,sin,"b-",lw=2.5,label="sin()") plt.plot(x,cos,"r-",lw=2.5,label="cos()") plt.xlim(x.min()*1.5,x.max()*1.5) plt.ylim(cos.min()*1.5,cos.max()*1.5) plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$-\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) t=2*np.pi/3 plt.annotate(r'$\sin{\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$', xy=(t,np.sin(t)), xycoords='data', xytext=(+10,+30), textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=.1")) ax=plt.gca() ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) plt.plot(x,sin) plt.plot(x,cos) plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha=0.8) plt.fill_between(x,cos,where=(-2.5<x)&(x<-0.5),color='purple') plt.grid(True) plt.legend(loc="upper left",fontsize=12) plt.show()

- 使用ax.xaxis.set_ticks_position和ax.yaxis.set_ticks_position函数设置x和y轴的刻度位置，使用ax.spines函数设置x和y轴的边框位置。 - 使用plt.fill_between函数填充sin函数和x轴之间的区域，并在x的绝对值小于...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('music_message_4.csv', header=None) # 对收藏数取对数 dom = [] for i in df[3]: dom.append(np.log(int(i.replace('万', '0000')))) df['collection'] = dom # 设置图片显示属性,字体及大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STXihei'] plt.rcParams['font.size'] = 12 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置图片显示属性 fig = plt.figure(figsize=(16, 8), dpi=80) ax = plt.subplot(1, 1, 1) ax.patch.set_color('white') # 设置坐标轴属性 lines = plt.gca() # 设置坐标轴颜色 lines.spines['right'].set_color('none') lines.spines['top'].set_color('none') lines.spines['left'].set_color((64/255, 64/255, 64/255)) lines.spines['bottom'].set_color((64/255, 64/255, 64/255)) lines.xaxis.set_ticks_position('none') lines.yaxis.set_ticks_position('none') # 绘制直方图,设置直方图颜色 ax.hist(df['collection'], bins=30, alpha=0.7, color=(21/255, 47/255, 71/255)) ax.set_title('华语歌单收藏数量分布情况', fontsize=20) # 显示图片 plt.show()

这段代码是用来读取一个 CSV 文件并绘制直方图的。首先，它使用 pandas 库的 read_csv 函数读取名为 music_message_4.csv 的文件，并将其存储在名为 df 的 DataFrame 中。然后，它对该 DataFrame 中的第三列...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0*(np.pi**2)*(f**2)*(t**2)) * np.exp(-(np.pi**2)*(f**2)*(t**2)) return t, y def plot_data(ax, data, time, title, ylabel=''): ax.plot(data, time) ax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.invert_yaxis() ax.set_title(title, fontsize=12) ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12) # Parameters Frequency = 20 length = 0.128 dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) rho = np.array([1.6, 1.8, 2.3, 2.4, 2.8, 2.6, 3.0, 3.4]) v = np.array([1200, 1600, 1300, 2000, 4400, 4000, 5500, 8000]) depth = np.array([100, 200, 500, 1000, 1500, 2000, 3000, 5000]) L = np.zeros(8); Z = rho * v L = np.diff(Z) / (Z[:-1] + Z[1:]) t1 = np.arange(0, 2.75, dt) L1 = np.zeros(np.size(t1)) t = np.cumsum(np.concatenate(([depth[0]*2/v[0]], np.diff(depth)*2/v[1:]))) L1[np.round(t/dt).astype(int)] = L syn = np.convolve(L1, w0, 'same') fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 15), dpi=300) plot_data(axes[0], w0, t0, "Amplitude", "Time(s)") plot_data(axes[1], L1, t1, "Reflection coefficient", "Two-way travel time(s)") plot_data(axes[2], syn, t1, "Amplitude", "Two-way travel time(s)") fig.suptitle('Eight-layer synthetic seismogram', fontsize=18) plt.tight_layout() plt.show()中出现了 L1[np.round(t/dt).astype(int)] = L ValueError: shape mismatch: value array of shape (7,) could not be broadcast to indexing result of shape (8,)帮我改正

ax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.invert_yaxis() ax.set_title(title, fontsize=12) ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12) # Parameters Frequency = 20 length = 0.128 dt = 0.001 t0, w0 = ...

为我将将第二张图的画图方式改为pcolor，并模拟运行结果# -- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Jun 1 17:06:08 2023 @author: Rayquaza """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0*(np.pi2)(f2)(t2)) * np.exp(-(np.pi2)(f2)(t2)) return t,y Frequency = 20 length = 0.128 dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) rho = np.array([1.6, 2.4, 1.8]) v = np.array([2000, 3000, 2200]) x = np.arange(0, 500, 1) t = np.arange(0, 0.3, dt) Z = rho*v d_model = np.zeros((2, 500)) for i in range(500): d_model[0, i] = 200 if i < 50: d_model[1, i] = 200 elif i < 250 and i >= 50: d_model[1, i] = 200 + (i-50) elif i >=250: d_model[1, i] = 400 t1 = np.zeros((2, 500)) t1[0, :] = d_model[0,:] / v[1] for i in range(500): t1[1, i] = (d_model[1, i] - d_model[0, i]) / v[2] + t1[0, i] L = np.zeros(2) for i in range(2): L[i] = (Z[i+1] - Z[i]) / (Z[i+1] + Z[i]) L1 = np.zeros([300, 500]) for i in range(2): for j in range(500): if j < 50: L1[int(np.round(t1[i,j]/dt)),j] = (Z[2]-Z[0]) / (Z[2]+Z[0]) else: L1[int(np.round(t1[i,j]/dt)),j] = L[i] syn = np.zeros((300, 500)) for j in range(500): syn[: , j] = np.convolve(L1[:,j], w0, 'same') fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(18, 9)) axes[0].plot(w0, t0, 'b-') axes[0].xaxis.set_ticks_position('top') axes[0].invert_yaxis() axes[0].set_title("Amplitude", fontsize = 12) axes[0].set_ylabel("Time(s)",fontsize = 12) X, T = np.meshgrid(x, t) c = axes[1].contour(X, T, L1) axes[1].xaxis.set_ticks_position('top') axes[1].invert_yaxis() axes[1].set_title("Reflection Coefficient", fontsize = 12) axes[1].set_ylabel("Eight-Way Travel Time(s)",fontsize = 12) c_map = axes[2].pcolormesh(X, T, syn, cmap='bwr', shading='auto') axes[2].xaxis.set_ticks_position('top') axes[2].invert_yaxis() axes[2].set_xlabel("Amplitude", fontsize = 12) axes[2].set_ylabel("Two-Way Travel Time(s)",fontsize = 12) fig.colorbar(c_map, ax=axes[2]) fig.suptitle('Two-Layer Synthetic Seismogram', fontsize = 18) plt.tight_layout() plt.show()

好的，我已经理解了你的要求。下面是修改后的代码： python # -- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Jun 1 17:06:08 2023 @author: Rayquaza """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
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ax.xaxis.set(ticks=range(1, 5), ticklabels=[3, 100, -12, "foo"]) ax.tick_params(axis='y', direction='inout', length=10) ##### 4. 子图间距 使用 subplots_adjust 或 tight_layout 方法来自定义子...

命令将colorbar的最小值设置为，最大值设置为1，颜色映射设置为热图，位置设置为上侧，刻度值设置为、.25、.5、.75和1：

cbar.ax.xaxis.set_ticks_position('top') # 显示图形 plt.show() 这些命令将创建一个colorbar对象，并将其属性设置为最小值为0，最大值为1，颜色映射为热图，位置在上侧，刻度值为0、0.25、0.5、0.75和1。

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![R语言数据包使用详细教程lattice](https://blog.morrisopazo.com/wp-content/uploads/Ebook-Tecnicas-de-reduccion-de-dimensionalidad-Morris-Opazo_.jpg) # 1. Shiny与lattice包基础介绍 在数据科学与统计分析的世界中，可视化是一个至关重要的环节，它能够帮助我们直观地理解数据、展示研究成果并有效地传达信息。R语言作为数据分析领域的一个重要工具，其强大的图形能力得到了广泛的认可。在R语言家族中，`lattice`包和`Shiny`应用框架尤其受到关注。本章我们将简