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

如何在使用ax.set_yscale('log')时去掉原有的yticks/yticklabels

在使用ax.set_yscale('log')时去掉原有的yticks/yticklabels,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,获取当前的坐标轴对象ax。
  2. 使用ax.get_yaxis().set_visible(False)来隐藏y轴刻度线。
  3. 使用ax.get_yaxis().set_ticklabels([])来隐藏y轴刻度标签。

下面是完整的代码示例:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图形对象和一个子图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 设置y轴的比例为对数尺度
ax.set_yscale('log')

# 隐藏y轴刻度线
ax.get_yaxis().set_visible(False)

# 隐藏y轴刻度标签
ax.get_yaxis().set_ticklabels([])

# 其他绘图操作...
# ...

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中,我们使用了Matplotlib库来创建图形对象和子图对象,并使用ax.set_yscale('log')将y轴的比例设置为对数尺度。然后,通过调用ax.get_yaxis().set_visible(False)来隐藏y轴刻度线,再调用ax.get_yaxis().set_ticklabels([])来隐藏y轴刻度标签。

这样,使用ax.set_yscale('log')时就可以去掉原有的yticks/yticklabels了。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(CVM)和云数据库MySQL。

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅作为示例,不代表其他云计算品牌商的产品。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 5000个matlab常见问题锦集的雄关路(001)

    右键快捷方式,选择属性,并在 Start in 中设置启动的工作路径。 需要注意的是,上述三种方法互有冲突,因此仅建议通过一种方式进行设置。 2、如何在新版本的 MATLAB 中绘制多边形?...例如: x = linspace(0,2*pi); y = sin(x); plot(x,y); xlim([0 2*pi]) ylim([-1.5 1.5]) 可以使用 xticks、yticks...例如: xticks([0 pi 2*pi]) yticks([-1 0 1]) 若要控制与每个刻度线关联的标签,请使用 xticklabels、yticklabels 和 zticklabels...使用字符向量的元胞数组指定标签。如果不希望显示刻度标签,请指定空元胞数组{}。若要在标签中包含特殊字符或希腊字母,请使用 Tex 标记, \pi。...如果图形存储在文件中, example.fig,则使用 openfig 函数打开图形文件。将 Figure 对象分配给变量fig。

    4.7K10

    (在模仿中精进数据可视化04)旧金山街道树木分布可视化

    图1   原作者使用的工具是R语言,而今天的文章内容,我就将带大家学习如何在Python中模仿图1的风格进行类似数据信息的可视化展示(其实原作品有一些令人困惑的瑕疵,因此我在下文中在一些地方采用了与原作者不同的分析方式...将过程拆分为下列步骤: 数据准备   首先我们需要读入已有的数据并进行相应的矢量化: ?...([37.72, 37.74, 37.76, 37.78, 37.8, 37.82]) ax.set_yticklabels(['37.72°N', '37.74°N', '37.76°N', '37.78...并且外部字体文件的使用也是很添彩的,我们这里就分别在标题和刻度标签处使用到了两种特殊的字体(你可以在开头的Github仓库找到我用到的所有字体文件): fig, ax = plt.subplots(figsize...([37.72, 37.74, 37.76, 37.78, 37.8, 37.82]) ax.set_yticklabels(['37.72°N', '37.74°N', '37.76°N', '37.78

    58520

    在模仿中精进数据可视化04:旧金山街道树木分布可视化

    R语言,而今天的文章内容,我就将带大家学习如何在Python中模仿图1的风格进行类似数据信息的可视化展示(其实原作品有一些令人困惑的瑕疵,因此我在下文中在一些地方采用了与原作者不同的分析方式,因此最终的成品与原作品有一些不同之处...将过程拆分为下列步骤: 「数据准备」 首先我们需要读入已有的数据并进行相应的矢量化: 图2 而路网数据我们则可以利用osmnx进行在线获取,只需传入我们的旧金山面数据bbox范围,配合 osmnx进行获取即可...([37.72, 37.74, 37.76, 37.78, 37.8, 37.82]) ax.set_yticklabels(['37.72°N', '37.74°N', '37.76°N', '37.78...并且外部字体文件的使用也是很添彩的,我们这里就分别在「标题」和「刻度标签」处使用到了两种特殊的字体(你可以在开头的Github仓库找到我用到的所有字体文件): fig, ax = plt.subplots...([37.72, 37.74, 37.76, 37.78, 37.8, 37.82]) ax.set_yticklabels(['37.72°N', '37.74°N', '37.76°N', '37.78

    58740

    Python-geopandas-旧金山街道树木分布可视化绘制

    图1 原作者使用的工具是R语言,而今天的文章内容,我就将带大家学习如何在Python中模仿图1的风格进行类似数据信息的可视化展示(其实原作品有一些令人困惑的瑕疵,因此我在下文中在一些地方采用了与原作者不同的分析方式...将过程拆分为下列步骤: 「数据准备」 首先我们需要读入已有的数据并进行相应的矢量化: ?...([37.72, 37.74, 37.76, 37.78, 37.8, 37.82]) ax.set_yticklabels(['37.72°N', '37.74°N', '37.76°N', '37.78...并且外部字体文件的使用也是很添彩的,我们这里就分别在「标题」和「刻度标签」处使用到了两种特殊的字体(你可以在开头的Github仓库找到我用到的所有字体文件): fig, ax = plt.subplots...([37.72, 37.74, 37.76, 37.78, 37.8, 37.82]) ax.set_yticklabels(['37.72°N', '37.74°N', '37.76°N', '37.78

    1K20

    快速上手matplotlib画图

    其实对于每一个弹出的小窗口就是一个Figure对象,那么如何在一个代码中创建多个Figure对象,也就是多个小窗口呢?...▲更改后的坐标名称 那么如果我想把坐标轴上的字体更改成数学的那种形式: #在对应坐标处更换名称 plt.yticks([-2,-1,0,1,2],[r'$really\ bad$',r'$b$',r'$...▲将单位改成数学的字体格式 注意: 我们如果要使用空格的话需要进行对空格的转义"\ "这种转义才能输出空格; 我们可以在里面加一些数学的公式,"\alpha"来表示 如何去更换坐标原点,坐标轴呢?...这里需要注意的是: 如果我们没有在legend方法的参数中设置labels,那么就会使用画线的时候,也就是plot方法中的指定的label参数所指定的名称,当然如果都没有的话就会抛出异常; 其实我们plt.plot...print(ax.get_xticklabels()) print(ax.get_yticklabels()) for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels

    1.4K20

    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    使用数据可视化可以更快的帮助你对数据有更深入的了解。 在这篇文章中,您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。...这个数据集很适合用于示范,因为所有的输入都为纯数字,而所有的输出变量都为二进制(0或1)。 这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得,并且下载后可以为每一个样本直接使用。...correlations, vmin=-1, vmax=1) fig.colorbar(cax) ticks = numpy.arange(0,9,1) ax.set_xticks(ticks) ax.set_yticks...(ticks) ax.set_xticklabels(names) ax.set_yticklabels(names) plt.show() 我们可以看到矩阵是对称的,即矩阵的左下角与右上角相同。...这很有用,因为我们可以使用相同数据在同一幅图中看到两个不同的视图。我们还可以看到每个变量在从左上到右下的对角线上完全正相关(您所期望的那样)。

    6.1K50

    一文汇总Python可视化工具及图表

    支持了多种图表类型,线图、散点图、条形图和直方图等。它的特点是易用,如果没有比较复杂的可视化需求,简单单单几行代码就可以轻松搞定。...3、Plotly Plotly是一个开源,交互式和基于浏览器的Python图形库,它的特点是可以创建互动性的图表,有超过30种图表类型, 提供了一些在大多数库中没有的图表 ,等高线图、树状图、3D图表等...然而,现在通常不建议使用它,因为馅饼部分的面积有时会产生误导。因此,如果您要使用饼图,强烈建议明确写下饼图每个部分的百分比或数字。...双坐标图 如果要显示在同一间点测量两个不同数量的两个时间序列,您可以根据右侧的辅助 Y 轴绘制第二个序列。...该聚类图使用“谋杀”和“袭击”列作为 X 轴和 Y 轴。或者,您可以使用第一个主成分作为 X 轴和 Y 轴。

    74310

    一文汇总Python可视化工具及图表

    1、Matplotlib Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库,与Pandas紧密集成,方便数据分析和可视化。支持了多种图表类型,线图、散点图、条形图和直方图等。...3、Plotly Plotly是一个开源,交互式和基于浏览器的Python图形库,它的特点是可以创建互动性的图表,有超过30种图表类型, 提供了一些在大多数库中没有的图表 ,等高线图、树状图、3D图表等...然而,现在通常不建议使用它,因为馅饼部分的面积有时会产生误导。因此,如果您要使用饼图,强烈建议明确写下饼图每个部分的百分比或数字。...双坐标图 如果要显示在同一间点测量两个不同数量的两个时间序列,您可以根据右侧的辅助 Y 轴绘制第二个序列。...该聚类图使用“谋杀”和“袭击”列作为 X 轴和 Y 轴。或者,您可以使用第一个主成分作为 X 轴和 Y 轴。

    1.2K11

    Python-matplotlib 学术柱状图绘制

    引言 柱状图或条形图在学术论文中使用的频率还是很大的,图中需要以不同颜色对不同数据进行区分,但当涉及黑白打印,色彩颜色的区别度较小,导致难以理解,因此需要绘制黑灰颜色或者黑白阴影的柱状图或者条形图,下面就具体介绍使用...上述的图表对一般的期刊图表要求基本可以满足,打印的效果也还不错。当然也可以使用纹理填充,涉及的主要参数为hatch 属性设置。...需要注意的,如果输入‘\’,则需要进行转义处理,即输入'\\'。...同时也可以看到 R 在绘制图表上的功能完善性(有各种拓展包用于不同类型图表绘制),绘制纹理填充方面,patternplot包 就非常实用。...自己能力有限,难免会有出错,发现可以后台留言或进群讨论。

    4.4K30
    领券