首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用matplotlib在单图上为` `yticks` `设置多个范围

在使用matplotlib为yticks设置多个范围时,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入matplotlib库中的pyplot模块:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建一个图形对象和一个子图对象:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()
  1. 使用ax.set_yticks()方法设置yticks的位置:
代码语言:txt
复制
ax.set_yticks([list_of_ticks])

其中,list_of_ticks是一个包含多个范围的列表,例如[range1, range2, range3, ...]

  1. 使用ax.set_yticklabels()方法设置yticks的标签:
代码语言:txt
复制
ax.set_yticklabels([list_of_labels])

其中,list_of_labels是一个包含与范围对应的标签的列表,例如[label1, label2, label3, ...]

  1. 可选:使用ax.tick_params()方法设置yticks的样式:
代码语言:txt
复制
ax.tick_params(axis='y', labelsize=10, rotation=45)

其中,axis='y'表示设置yticks的样式,labelsize表示标签的字体大小,rotation表示标签的旋转角度。

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# 设置yticks的位置
ax.set_yticks([0, 1, 2, 3])

# 设置yticks的标签
ax.set_yticklabels(['A', 'B', 'C', 'D'])

# 设置yticks的样式
ax.tick_params(axis='y', labelsize=10, rotation=45)

plt.show()

这样,就可以在单图上为yticks设置多个范围,并且设置相应的标签和样式。对于更复杂的需求,可以进一步探索matplotlib的文档和示例。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何使用opencv和matplotlib多个图片显示一个窗体内

使用opencv处理一些计算机视觉方面的一些东西时,经常会遇到把多张图片放在一个窗体内对比展示,而不是同时打开多个窗体,opencv作为一个专业的科学计算库,虽然也提供了方法,但使用起来并不是特别灵活而...matplotlib作为一个专业的图形库则弥补了这个缺点,下面我们来看下使用。...,如果你想展示多个不同的图片在一个opencv的窗体里面,目前好像还不行,包括同一个图片,一个彩色,一个灰度图片都不可以放在一个窗体中,基于这个原因我们大多数时候才使用matplotlib来完成这个任务...使用matplotlib展示多张图片 def matplotlib_multi_pic2(): plt.gcf().canvas.set_window_title('Test')...i+1) plt.imshow(img) plt.title(title,fontsize=8) plt.xticks([]) plt.yticks

6.3K60

【8】python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)、sagemath-list_plot()调整图例(legend)中点的数量、Matplotlib画各种论文图

1到12所有的整数,就可以将locs参数设置range(1,13,1), 第二个参数也数组参数(array_like, optional),可以不添加该参数,表示locs数组表示的位置添加的标签,...对于第一个例子,如果希望y轴上的刻度线也显示1到12所有的整数,则将lens(1,13,1)赋予yticks()的locs参数即可: import numpy as np import matplotlib.pyplot...这里也参考了stack overflow的一个问答:Setting a fixed size for points in legend 该问题是如何设置图例中点的大小,而不是点的数量。...RMSE", fontsize=13, fontweight='bold') plt.xlim(0.9, 6.1) # 设置x轴的范围 plt.ylim(1.5, 16) # plt.legend...yticks上我还用numpy指定了坐标轴的变化范围

2.8K40

Matplotlib 系列之「绘制函数图像」

基本构成 matplotlib 中,整个图像一个 Figure 对象。 Figure 对象中可以包含一个或者多个 Axes 对象。...所属关系如下(图片来自网络): 图上:Title 图像标题,Axis 坐标轴, Label 坐标轴标注,Tick 刻度线,Tick Label 刻度注释。...如果说不想使用 Anaconda,可以看看这篇推荐文章,教你如何安装 matplotlib(视频和文章教程)— 莫烦 Python -- Matplotlib 上面虽然贴了全部的代码,有 matplotlib...设置 y 轴:使用 plt.yticks 设置 y 轴刻度以及名称:刻度 [-2, -1.8, -1, 1.22, 3];对应刻度的名称为 [‘really bad’,’bad’,’normal’,’...ax=plt.gca() # 使用.spines设置边框:x轴;将右边颜色设置 none。

1.2K20

Matplotlib绘图基础

---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图...,并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 图表添加图例: figlegend 轴系列添加图例:legend...图添加标题:title 图上添加文字: figtext 轴系列上添加文字:text 设置网格: grid 设置多重绘图:hold 使用紧密布局:tight_layout 改变刻度和刻度标签的样式...:tick_params / ticklabel_format 设置最小刻度:minorticks_off / minorticks_on 多个图上方绘制超级标题:suptitle 图表添加数据表...:table 共享x轴或y轴:twinx / twiny 设置x/y标签:xlabel / ylabel 设置x/y极限:xlim / ylim 设置x/y刻度:xticks / yticks 3.1.2

2.9K70

Python进阶之Matplotlib入门(五)

引言 Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。...标注 有时候,我们希望给图上的一些点或者线做一些更加精细的标注,达到美观和细化图片的效果,比如这样的: ?...具体如何用latex打印公式需要大家自己去学习了。...不管是蓝色实线还是绿色虚线都有和坐标轴刻度标记文字有重合部分,为了解决这个问题,我们使用 label.set_bbox来设置透明度: import numpy as np import matplotlib.pyplot...,而set_bbox就是设置坐标刻度标注周围一个方块范围内颜色以及能见度,其中alpha负责能见度,zorder=2是呼应前面的zorder=1,让更高级别的设置可以覆盖更低级别的设置

65810

Matplotlib 可视化之图例与标签高级应用

配置图例 想在可视化图形中使用图例,可以为不同的图形元素分配标签。 图例非常容易使用,只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。...例如,当你有多个图表时,读者阅读图表,视线图表​和图例之间来回切换时,可能会觉得很乏味。另一种可以解决此类困惑的​方法是在下图所示的图上直接添加信息。...# 默认情况下,y 标签的 x 坐标和 x 标签的 y 坐标由刻度标签边界框确定, # 但是如果有多个轴,这可能会导致多个标签对齐不良。...需要设置网格的行数和列数。子图布局参数(例如,左,右等)可以选择性调整。 ConnectionPatch:用于两点之间建立连接线。 参数:xyA: 它是x-y图上也称为点A的连接线的起点。...arrowstyle: 用于设置连接箭头的样式。其默认类型“-”。arrow_transmuter: 用于忽略连接线。connectionstyle: 它描述了posA和posB的连接方式。

1.8K60

matplotlib绘图技巧详解(三)

matplotlib绘图的核心原理》 《matplotlib绘图技巧详解(一)》 《matplotlib绘图技巧详解(二)》 1、绘图区域设置 绘图区域设置figure指定不同的axes区域。...我们可以一张图上绘制多个图形,当然,我们也可以将不同的图形绘制到多个不同的区域当中。共有如下几3种方式来实现绘图区域的设置。 通过figure对象调用add_subplot方法。...绘制图形时,总是需要创建figure对象。如果没有显式创建,则plt会隐式创建一个figure对象。绘制图形时,既可以使用plt来绘制,也可以使用子绘图对象来绘制。...因此我们要使用较大一点的画布,才能更好的摆放这些子图。 2)figure(画布)大小设置的2种方式 调用plt.figure()显示创建figure对象时,通过figsize参数指定,单位英寸。...当一张figure画布上,有多个图形的时候,通过如下方式设置,除了通过plt对象外,我们还可以通过子绘图对象来设置与获取标签与刻度。 ax.set_xlim 设置x轴刻度范围

2K20

美化Matplotlib的3个小技巧

本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...下面我们添加设置只显示部分的刻度,这样可以完整显示。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示同一线图上,只有一个y轴。...可以看到价格和销售数量的取值范围差距很大我们几乎看不到销售的变化,这时可以使用辅助轴来指定另外一条线的取值范围。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。

2.1K50

美化Matplotlib的3个小技巧

本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...下面我们添加设置只显示部分的刻度,这样可以完整显示。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示同一线图上,只有一个y轴。...可以看到价格和销售数量的取值范围差距很大我们几乎看不到销售的变化,这时可以使用辅助轴来指定另外一条线的取值范围。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。

1.7K20

美化Matplotlib的3个小技巧

本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...下面我们添加设置只显示部分的刻度,这样可以完整显示。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示同一线图上,只有一个y轴。...可以看到价格和销售数量的取值范围差距很大我们几乎看不到销售的变化,这时可以使用辅助轴来指定另外一条线的取值范围。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。

1.3K20

深度讲解Matplotlib

这章偏向于用合适的图来实现不同的目的,没有如何完善图的方面上下功夫,但在最后一节提到了如何画出使信息更有效的表达的图。...一幅图中可以有多个坐标系,因此坐标系里画东西更方便 (有些设置使用起来也更灵活)。 下面来看看层级中排名第二的「坐标系」。...定义 subplot(2,1,1) 和 subplot(2,1,2) 就能实现再两幅子图上画图。 每幅子图上画图以及各种设置前面都讲的很清楚了。...第 31 和 34 行是重头戏, annotate() 函数里设置了事件,箭头坐标,事件打印的坐标,箭头性质,以及对齐属性。 事件的确标注图上了,但是效果像一坨 ? 。...220 划分的两个范围 (regime)。

1.9K41

【干货】一文掌握Matplotlib使用方法

这章偏向于用合适的图来实现不同的目的,没有如何完善图的方面上下功夫,但在最后一节提到了如何画出使信息更有效的表达的图。...一幅图中可以有多个坐标系,因此坐标系里画东西更方便 (有些设置使用起来也更灵活)。 下面来看看层级中排名第二的「坐标系」。...定义 subplot(2,1,1) 和 subplot(2,1,2) 就能实现再两幅子图上画图。 每幅子图上画图以及各种设置前面都讲的很清楚了。...第 31 和 34 行是重头戏, annotate() 函数里设置了事件,箭头坐标,事件打印的坐标,箭头性质,以及对齐属性。 事件的确标注图上了,但是效果像一坨 ? 。...220 划分的两个范围 (regime)。

2.2K31

万字长文盘点python的Matplotlib使用 | 【推荐收藏】

这章偏向于用合适的图来实现不同的目的,没有如何完善图的方面上下功夫,但在最后一节提到了如何画出使信息更有效的表达的图。...一幅图中可以有多个坐标系,因此坐标系里画东西更方便 (有些设置使用起来也更灵活)。 下面来看看层级中排名第二的「坐标系」。...定义 subplot(2,1,1) 和 subplot(2,1,2) 就能实现再两幅子图上画图。 每幅子图上画图以及各种设置前面都讲的很清楚了。...第 31 和 34 行是重头戏, annotate() 函数里设置了事件,箭头坐标,事件打印的坐标,箭头性质,以及对齐属性。 事件的确标注图上了,但是效果像一坨 ? 。...220 划分的两个范围 (regime)。

2.9K21

Python数据分析Matplotlib

1.9 绘制正弦余弦函数曲线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 使用np中的linspace函数,创建一个值负π到π之间,大小...1.9.2 设置x,y轴刻度标签 使用 plt.axis() 调整坐标范围使用 plt.xlim() 和 plt.ylim() 调整 x,y 轴范围使用 plt.xticks,plt.yticks...1.9.3 设置标签的位置和字体 通过 plt.plot() 函数中设置 label 标签,绘制的正弦余弦图分别添加 sin(t)、cos(t) 图例,并使用 plt.legend() 函数设置标签的位置和字体...plt.axis画出绘图区域,并标记该区域的颜色红色,用于内嵌一个图,然后该内嵌图中使用plt.hist()绘制一个直方图,用plt.title函数设置标题) a = plt.axes([.65,...([]) # 另外一个内嵌图(使用plt.axis画出绘图区域,并标记该区域的颜色红色,用于内嵌另外一个图,然后该内嵌图中使用plt.plot()绘制一个曲线图,用plt.title函数设置标题,

3.4K20

python-matplotlib

(只显示画图域) 只有 xy轴 范围0-1 (0.0 0.2 0.4 0.6 1.0) # plt.plot(X,Y) # 线x轴后y轴 # plt.xticks(rotation=45...) # 设置x轴上的数字倾斜角度 # plt.yticks(rotation=45) # 设置y轴上的数字倾斜角度 # plt.xlabel('x') # 给xy轴加标签 注意中文可能出错 # plt.ylabel...序号从左到右,上到下 1-4 # ax1.plot(X,Y) # ax2.plot(X,Y) # ================================================= # 一个图上画多条线...y轴区间大小 # ax.set_xlim(0,5) # 设置y轴区间大小 # 接受一组数据,假如数据是可比较的, # x轴上会分区间显示, 数值大小改区间的数的个数 区间个数 通过bins修改 #...# ax.plot(c=(0/255,10/255,164/255),linewidth=3) # 设置宽度,颜色:颜色使用元祖方式表示,固定格式 # ax.text(x,y,"zz") # x,y

60910

python matplotlib各种绘图类型完整总结

:参数一个list,list中的元素数字,此时两个函数的参数只需要这一个list 当横纵坐标的值公式(使用的latex中的公式表示,如’pi’)或其他和当前的坐标值不同的值时:参数两个list,...marker: 标记样式 edgecolors: 轮廓颜色,参数形式和color类似 alpha: 透明度,值[0, 1]范围内,1表示不透明,0表示透明 linewidths: 线宽,表示标记边缘的宽度...,如下实例,2*2的网格里,第四个子图为(2, 2, 4) 创建横跨多个位置的子图用gridspec实现 ''' """ 添加多个固定大小的子图: fig = plt.figure(figsize...直方图: 用长条形的面积表示频数,宽度表示数据范围,高度 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib...import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib """ 多个数据样本进行对比时,要注意每个数据样本对应的颜色,对每个条形的注释文本设置和横纵坐标的设置

5.7K10
领券