python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)方式_plt.yticks - CSDN文库

5星 · 超过95%的资源 95 浏览量更新于2023-03-16 评论 1 收藏 59KB PDF 举报

身份认证购VIP最低享 7 折!

领优惠券(最高得80元）

资源详情

资源评论

资源推荐

python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)方式方式

用matplotlib画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对

横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1,13,1)

y = range(1,13,1)

plt.plot(x,y)

plt.show()

x坐标和y坐标都表示1到12的整数，不进行坐标设置时，执行效果为：

此时的x轴和y轴都是只显示偶数，其它的奇数未显示，这样在展示实验效果或放入文章中都会影响其可读性。

为了设置坐标轴的值，增加其可读性，有多种方法。这里介绍的是matplotlib的函数xticks()和yticks()。

参考文档：xticks()函数介绍 yticks()函数介绍

xticks()中有3个参数：

xticks(locs, [labels], **kwargs) # Set locations and labels

locs参数为数组参数(array_like, optional)，表示x-axis的刻度线显示标注的地方，即ticks放置的地方，上述例子中，如果希望

显示1到12所有的整数，就可以将locs参数设置为range(1,13,1)，第二个参数也为数组参数(array_like, optional)，可以不添加

该参数，表示在locs数组表示的位置添加的标签，labels不赋值，在这些位置添加的数值即为locs数组中的数。

如下图

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1,13,1)

y = range(1,13,1)

plt.plot(x,y)

plt.xticks(x)

plt.show()

xticks()函数中，locs参数为数组x，即1到12所有的整数，即画出的图像会在这12个位置画出ticks，即上图中的刻度线。

当赋予labels的值为空时，则在locs决定的位置上虽然会画出ticks，但不会显示任何值。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1,13,1)

y = range(1,13,1)

plt.plot(x,y)

plt.xticks(x,())

plt.show()

其效果为：

该例子中，会明显看到locs和labels的关系，locs表示位置，labels决定这些位置上的标签，labels的默认值为和locs相同。

所以，对于labels参数，我们可以赋予其任意其它的值，如人名，月份等等。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1,13,1)

y = range(1,13,1)

plt.plot(x,y)

plt.xticks(x, ('Tom','Dick','Harry','Sally','Sue','Lily','Ava','Isla','Rose','Jack','Leo','Charlie'))

plt.show()

在每个标签会依次显示labels中的人名：

还可以显示月份：

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余2页未读，立即下载

评论5

余青葭

2023-07-25

这个文件给出了简单易懂的示例，让我能够快速理解如何改变matplotlib的刻度。

weixin_38605590

粉丝: 2
资源: 864

会员权益专享

图片转文字

全年可省5，000元立即开通

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈