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Matplotlib中使用bin作为我的xticks?

在Matplotlib中使用bin作为xticks的方法是通过设置xticks的参数来实现的。具体步骤如下:

  1. 导入Matplotlib库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建一个图形对象:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()
  1. 绘制图形并设置x轴的刻度:
代码语言:txt
复制
# 假设你有一组数据存储在变量data中
# 使用hist函数绘制直方图,并设置bins参数为你想要的bin数量
n, bins, patches = ax.hist(data, bins='auto')

# 设置x轴的刻度为bins的中点
ax.set_xticks(bins[:-1] + 0.5 * (bins[1:] - bins[:-1]))

# 设置x轴刻度标签为bin的值
ax.set_xticklabels(bins[:-1])

在上述代码中,使用hist函数绘制直方图,并将bins参数设置为'auto',表示自动选择bin的数量。然后,使用set_xticks函数设置x轴的刻度为bins的中点,使用set_xticklabels函数设置x轴刻度标签为bin的值。

这样,你就可以在Matplotlib中使用bin作为xticks了。

关于Matplotlib的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的数据可视化产品Tencent DataV的介绍页面:Tencent DataV

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用Matplotlib绘制图常见问题和答案

Matplotlib是最受欢迎二维图形库,但有时让你图变得像你想象好并不容易。 如何更改图例上标签名称?如何设置刻度线?如何将刻度更改为对数刻度?如何在图中添加注释和箭头?...如何在图中添加网格线? 本文收集了有关如何自定义Matplotlib常见问题和答案。这可以作为快速进行Matplotlib绘图一个很好速查表,而不是Matplotlib完整介绍。...图例 问:如何在图中添加图例? 如果图例未自动显示在图表上,则可以使用以下代码显示图例。 plt.legend() 问:如何更改图例出现位置?...将图例保存到变量L后,你可以使用L.get_text()[0]调用图例第一项,并手动将文本设置为您想要内容。在下面的示例将我图例设置为’line123’。...plt.legend(fontsize= 10); 或者,你也可以不使用数字,: plt.legend(fontsize='x-large'); 坐标轴 问:如何命名x和y轴标签?

10.7K31
  • Python实现量子态采样

    在前面一篇量子系统模拟博客,我们介绍了使用python去模拟一个量子系统演化过程。...当我们尝试理解量子态和量子门操作时,可以通过其矩阵形式运算来描述量子态演化过程: |ψt⟩=e−iHt|ψ0⟩ 这里狄拉克标记符号和矩阵指数运算,在这篇博客同样进行了介绍。...在这个案例我们还使用了一些matplotlib特殊绘图技巧,这里我们不展开介绍,后续会单独写一篇文章来分析常用matploblib画图姿势。...均匀随机数 这里我们直接使用pythonrandom函数,就可以生成 [0,1) 之间均匀随机数,撒点数量越多,呈现均匀分布结果就越明显。...由于上面一个示例我们已经介绍完成了基本操作流程和原理,这里我们就不过多赘述,直接展示累积分布函数和最终模拟采样效果: 累积分布函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot

    84420

    matplotlib 笔记

    matplotlib 官方文档 绘图 # 导入 from matplotlib import pyplot as plt # 或者 # import matplotlib.pyplot as plt...False # 正常显示 负号 # 画布 #plt.figure() plt.figure(figsize(7, 5)) # 创建图像区域,指定比例,缺省 1:1 # x轴, y轴刻度 # matplotlib.pyplot.xticks...plt.hist() 直方图 plt.hist(ffp_year, bins='auto', color='#0504aa') bins : integer or array_like, optional 指定bin...plt.xticks() # 不填则自动 # 取步长作为 刻度 #plt.xticks(x[::2]) # 当刻度太密集时,用 `列表步长(间隔取值)` 来解决,matplotlib 会自动帮我们对应...改为x 本文作者: yiyun 本文链接: https://moeci.com/posts/matplotlib/ 版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 BY-NC-SA 许可协议。

    96630

    matplotlib自定义字体、字体设置总结

    字体设置是规范图片内容重要组成,本文内容: 1)如何查找matplotlib支持字体 2)自定义字体运用到matplotlib 3)matplotlibFontProperties和font_dict...\fonts\ttf文件夹下 系统已安装字体 1.2 在matplotlib中正确使用字体名 以“楷体”为例,如何在matplotlib查找正确使用名称?...楷体,对应英文名为"simkai",后缀名为".ttf“ 3.根据英文名和后缀名在matplotlib查找正确使用名称 for font in font_manager.fontManager.ttflist...中使用楷体,则字体名为”KaiTi"而不是"simkai" 2 使用自定义字体 现使用4种字体(新罗马、宋体、方正舒体、楷体)绘图,并将这四种字体使用到坐标轴上(使用1.2第3步获取matplotlib...正确使用字体) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus

    85710

    解决利用plt.plot绘图时,横坐标出现浮点小数而不是整数情况(坐标轴刻度)

    解决方法要解决这个问题,我们可以使用plt.xticks函数来设置横坐标的刻度。plt.xticks函数允许我们手动指定刻度及其对应标签。...)plt.xticks(x) # 设置横坐标的刻度为整数plt.show()通过添加​​plt.xticks(x)​​这一行代码,我们将横坐标的刻度设置为x列表整数值。...然后,我们将日期转换为matplotlib可以识别的格式,使用range(len(dates))作为横坐标的取值范围。...在Python,plt.plot是matplotlib库中一个常用函数,用于绘制折线图。折线图是一种常见数据可视化方式,通过连接数据点形成折线来展示数据趋势和变化。...我们首先定义了x和y两个数组作为折线图横坐标和纵坐标数据。

    1.2K30

    再探matplotlib

    而且也可以方便地将它作为绘图控... matplotlib是python最著名绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。...而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序。它文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。...因此如果你需要绘制某种类型图,只需要在这个页面浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。 这篇我们用matplotlib从构造最简单bar一步一步向复杂bar前行。...是的,三句话就可以了,是见过最简单绘图语句。首先我们import了matplotlib.pyplot ,然后直接调用其bar方法,最后用show显示图像。...解释一下bar两个参数: left:柱形左边缘位置,如果我们指定1那么当前柱形左边缘x值就是1.0了 height:这是柱形高度,也就是Y轴值了 left,height除了可以使用单独

    940110

    【强强联合】在Power BI 中使用Python(3)数据可视化

    前两篇文章我们讲解了在Power BI中使用Python来获取数据一些应用: 【强强联合】在Power BI 中使用Python(1) 以及如何在Power BI中使用Python进行数据清洗工作:...【强强联合】在Power BI 中使用Python(2) 这一篇我们继续讲解如何在Power BI中使用Python进行可视化呈现工作。...当然,还是比较丑陋……原谅审美。 我们再举个美观一点例子:柱状图。...还是上一篇套路,以上举例子只是简单地让大家认识一下如何在Power BI调用Python作图,接下来我们介绍一些在Power BI无法原生作图例子: 比如数学制图,绘制sinx和cosx曲线:...好了,本文入门级地讲解了如何使用Pythonmatplotlib库在Power BI中进行可视化呈现,以补充Power BI自带可视化类型和第三方可视化插件无法实现功能,想必大家一定能够通过这两个大神级软件配合使用得到自己想要可视化呈现

    2.6K31

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

    1.python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上刻度(ticks) 用matplotlib画二维图像时,默认情况下横坐标和纵坐标显示值有时达不到自己需求,需要借助xticks()和yticks...xticks()函数,locs参数为数组x,即1到12所有的整数, 即画出图像会在这12个位置画出ticks,即上图中刻度线。  ...plt.xticks(x,()) plt.show() 对于labels参数,我们可以赋予其任意其它值,人名,月份等等。...之后又参考了pythonmatplotlib关于legend官方文档:legend and legend_handler 里面有介绍legend类参数,里面有介绍两个参数:numpoints...yticks上还用numpy指定了坐标轴变化范围。

    2.8K40

    python使用matplotlib绘图 — barChart

    大家好,又见面了,是你们朋友全栈君。 matplotlib 是python最著名绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。...而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序。它文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。...因此如果你需要绘制某种类型图,只需要在这个页面浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。...解释一下bar两个参数: left:柱形左边缘位置,如果我们指定1那么当前柱形左边缘x值就是1.0了 height:这是柱形高度,也就是Y轴值了 left,height除了可以使用单独值...(此时是一个柱形),也可以使用元组来替换(此时代表多个矩形)。

    49710

    Python数据分析入门(十五):绘制直方图

    间隔必须相邻,并且通常是(但不是必须)相等大小。 绘制直方图: 直方图绘制方法,使用是plt.hist方法来实现,这个方法参数以及返回值如下: 参数: x:数组或者可以循环序列。...density:默认是False,如果等于True,那么将会使用频率分布直方图。每个条形表示不是个数,而是频率/组距(落在各组样本数据个数称为频数,频数除以样本总个数为频率)。...其他参数:请参考:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist.html。 返回值: n:数组。...每根条对象,类型是matplotlib.patches.Rectangle。...='k',density=True,cumulative=True) plt.xticks(bins,bins) for num,bin in zip(nums,bins): plt.annotate

    1.2K50

    OpenCV系列之傅里叶变换 | 三十

    作者:磐怼怼 转自:深度学习与计算机视觉 未经允许不得二次转载 目标 在本节,我们将学习 使用OpenCV查找图像傅立叶变换 利用Numpy可用FFT函数 傅立叶变换某些应用程序 我们将看到以下函数...您可以将相同想法扩展到图像。图像振幅在哪里急剧变化?在边缘点或噪声。因此,可以说边缘和噪声是图像高频内容。如果幅度没有太大变化,则它是低频分量。...Numpy傅里叶变换 首先,我们将看到如何使用Numpy查找傅立叶变换。Numpy具有FFT软件包来执行此操作。np.fft.fft2()为我们提供了频率转换,它将是一个复杂数组。...这就是我们在“图像渐变”一章中看到。这也表明大多数图像数据都存在于频谱低频区域。无论如何,我们已经看到了如何在Numpy中找到DFT,IDFT等。现在,让我们看看如何在OpenCV中进行操作。...如果您仔细观察结果,尤其是最后一张JET颜色图像,您会看到一些伪像(用红色箭头标记一个实例)。它在那里显示出一些波纹状结构,称为振铃效应。这是由我们用于遮罩矩形窗口引起

    1.4K30

    opencv(4.5.3)-python(二十七)--傅里叶变换

    翻译及二次校对:cvtutorials.com 目标 在本节,我们将学习: • 使用OpenCV找到图像傅里叶变换 • 利用NumpyFFT函数 • 傅立叶变换一些应用 • 我们将看到以下函数...你可以把同样想法延伸到图像上。在图像,哪里振幅变化剧烈?在边缘点,或噪音。所以我们可以说,边缘和噪音是图像高频内容。如果振幅没有太大变化,那就是低频成分。...(一些链接被添加到附加资源,它用例子直观地解释了频率变换)。 现在我们来看看如何找到傅里叶变换。 Numpy傅里叶变换 首先我们将看到如何使用Numpy找到傅立叶变换。...这就是我们在图像梯度一章中看到情况。这也表明大部分图像数据存在于频谱低频区域。总之我们已经看到了如何在Numpy中找到DFT、IDFT等。现在让我们看看如何在OpenCV实现。...如果你仔细观察结果,特别是最后一张JET颜色图像,你可以看到一些伪影(其中一个例子已经用红色箭头标出)。它显示了一些类似波纹结构,这被称为振铃效应。这是由我们用于遮蔽矩形窗口造成

    75920

    孔乙己:你可知subplot有几种写法?

    讲真,这么多如何,看都不认识如何了。 所以如何是谁?萍+何书桓吗? ? 然后不知怎就想到了《孔乙己》,大约是因为播放《情深深雨濛濛》那段时间,正在学习这篇课文罢。 ?...一开始经常不知道在设置每张子图坐标系,或者是添加legend、title时候,到底应该用谁来点。是plt.xticks(),还是fig.xticks(),还是ax.xticks()呢?...,都表示接下来使用plt绘图包函数,都是针对子图subplot(2,2,1)进行设置,而并非整个画布fig。...这里用法是axes[m,n].set_title, 以及set_xticks, set_yticks这种set开头都是和axes[m,n]配套,plt.是titile,xticks,yticks...一直以来,很多人(当然包括寄几,向来都是推己及人 ?

    2K20

    Python matplotlib绘制散点图

    上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:Python matplotlib绘制折线图,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。...第一次散点图中,x轴上没有显示所有的年份刻度,最后一个点已经分布到了图形右上角,所以使用xticks()和yticks()来设置x轴和y轴刻度标签和范围。...这里使用numpyrandom.randint()随机生成0到50之间11个值,将这11个随机值传给scatter()函数c参数,使每一个点颜色不一样,可以更好地表示每个点独立性。...这里直接将成交额大小作为大小(成交额很小设置一个值,图形点不小于这个值),得到由11个值组成列表,传给scatter()函数s参数,可以体现每个点大小差异(成交额越大点越大)。...这里只是简单对比一下,三次函数还有二次项、一次项和常数项,所以x^(3.3)0.3可以通过二次项、一次项和常数项来补充,指数函数变化趋势太快,与双11总成交额变化趋势差异很大。

    2.4K40

    网友需求系列01-Python-matplotlib定制化刻度(主副)绘制

    : Python-matplotlib 定制化图例绘制 Python-双Y轴绘制图表元素完善 双Y轴图例等熟悉添加 Python-matplotlib 定制化图例绘制 本期推文绘制我们参考图例来源于以下图表...可以看出: 图表是双Y轴绘制 图表x轴刻度绘制较为复杂(也是本期重点内容),如下: ? 由于没有原始数据,我们使用Python进行虚构,构造数据预览如下(部分): ?...','8','','10','','12']*4 这里是虚构4年数据哈,而使用‘’用于替代不显示[1,3,5,7,9,11]刻度位置,接下来我们直接绘图。...(np.arange(-.5, 48.5, step=12)) #设置副刻度 ax.set_xticks(np.arange(0, 48, step=1),minor=True) 使用Axes.twinx...定制年份刻度label文本 #添加 年数文本作为X轴信息 for i,text in zip([.125,.375,.625,.875],['2014','2015','2016','2017']):

    1.6K30

    机器学习-使用TF.learn识别手写数字图像

    接下来,我们将训练一个分类器,评估它,并用它来预测新图像。然后我们将可视化分类器学习权重获得对它如何在底层工作直觉。让我们从安装TensorFlow开始,现在进入代码: ? ? ? ? ?...现在让我们谈谈我们将使用功能。当我们处理图像时,我们使用原始像素作为要素。那是因为提取有用功能从图像,纹理和形状,很难。现在28乘28图像有784像素,所以我们有784个特征。...然后我们可以预测图像属于输出证据最充分节点。重要部分是权重,过正确设置,我们可以获得准确分类。 我们从随机权重开始,然后逐渐调整它们,为了更好体现这发生在fit方法。...一旦我们有一个训练有素模型,我们就可以对其使用evaluate方法它正确地分类了大约90%测试集,我们还可以对单个图像进行预测。 现在想告诉你如何可视化权重分类器学习。.../usr/bin/env python# coding: utf-8 # # 使用tf.contrib.learn训练预测MNIST数据集# # 此代码针对TensorFlow 0.10.0rc0进行了测试

    78610
    领券