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

解决 利用plt.plot绘图时，横坐标出现浮点小数而不是整数的情况(坐标轴刻度)在使用matplotlib库的plt.plot函数进行绘图时，有时会遇到横坐标出现浮点小数的情况，而我们希望的是整数刻度...)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列表中的整数值。...我们可以手动指定刻度及其对应的标签，从而得到我们期望的坐标轴刻度。 希望本篇文章对你解决这个问题有所帮助！在实际应用中，我们经常需要绘制某个指标随时间变化的趋势图。...接着，我们使用plt.xticks函数将横坐标的刻度设置为日期，这样就能保证横坐标显示的是整数而不是浮点数。最后，我们添加了x轴标签、y轴标签和标题，通过plt.show()显示图表。...format_string是可选参数，用于设置线条的样式、颜色和标记类型。kwargs是可选的关键字参数，用于设置其他属性，如标签、标题等。

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绘制折线图的几个小技巧

本期我们就来聊聊Python中关于时间轴的几种处理办法，包括如何控制时间轴呈现的刻度个数、刻度间隔和刻度标签的旋转。...语法介绍 ---- 在Python中绘制折线图，需要使用matplotlib模块中的plot函数实现，该函数的具体语法如下： plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, color...利用Python对日期型的轴作处理同样非常简单，只需要添加几行关于轴设置的代码即可： # 导入模块，用于日期刻度的修改 import matplotlib as mplplt.plot(AQI.Date...(date_format)# 控制x轴显示的日期个数（如10个） xlocator = mpl.ticker.LinearLocator(10) ax.xaxis.set_major_locator(xlocator...刻度间隔的控制 ---- 除了利用上面的方法控制刻度标签的个数，还可以设置刻度标签之间的固定间隔，如7天或两周等。

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使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴

使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import..."""设置坐标轴的格式""" # 设置主刻度, 每6个月一个刻度 fmt_half_year = mdates.MonthLocator(interval=6) ax.xaxis.set_major_locator...fmt_month) # 设置 x 坐标轴的刻度格式 ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m")) # 设置横坐标轴的范围...""" # 自动调整 x 轴的刻度字符串（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下，具体参数或用法可以点击查看...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴，未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串

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美化Matplotlib的3个小技巧

Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。...在本文中，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。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。...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在同一线图上，只有一个y轴。

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美化Matplotlib的3个小技巧

它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。...在本文中，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。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...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在同一线图上，只有一个y轴。

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美化Matplotlib的3个小技巧

Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。...在本文中，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。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...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在同一线图上，只有一个y轴。

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万字长文盘点python的Matplotlib使用 | 【推荐收藏】

由上图看出： 图包含着坐标系 (多个) 坐标系由坐标轴组成 (横轴 xAxis 和纵轴 yAxis) 坐标轴上面有刻度 (主刻度 MajorTicks 和副刻度 MinorTicks) Python 中万物皆对象...前期工作 为了显示不同类型的刻度，首先定义一个 setup(ax) 函数，主要功能有 去除左纵轴 (y 轴)、右纵轴和上横轴 去除 y 轴上的刻度 将 x 轴上的刻度位置定在轴底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...此外我们没有设置图的尺寸，像素、线的颜色宽度、坐标轴的刻度和标签、图例、标题等等，所有设置都用的是 matplotlib 的默认设置。...上图横轴的刻度个数 (老板说日期隔得有点开) 和标签显示 (老板说只有年月) 都是默认设置。...从第 26 行开始，用 for 循环读取 crisis_data 里面每个日期 date 和事件 label。

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深度讲解Matplotlib库

由上图看出： 图包含着坐标系 (多个) 坐标系由坐标轴组成 (横轴 xAxis 和纵轴 yAxis) 坐标轴上面有刻度 (主刻度 MajorTicks 和副刻度 MinorTicks) Python 中万物皆对象...前期工作 为了显示不同类型的刻度，首先定义一个 setup(ax) 函数，主要功能有 去除左纵轴 (y 轴)、右纵轴和上横轴 去除 y 轴上的刻度 将 x 轴上的刻度位置定在轴底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...此外我们没有设置图的尺寸，像素、线的颜色宽度、坐标轴的刻度和标签、图例、标题等等，所有设置都用的是 matplotlib 的默认设置。...上图横轴的刻度个数 (老板说日期隔得有点开) 和标签显示 (老板说只有年月) 都是默认设置。...从第 26 行开始，用 for 循环读取 crisis_data 里面每个日期 date 和事件 label。

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【干货】一文掌握Matplotlib的使用方法

由上图看出： 图包含着坐标系 (多个) 坐标系由坐标轴组成 (横轴 xAxis 和纵轴 yAxis) 坐标轴上面有刻度 (主刻度 MajorTicks 和副刻度 MinorTicks) Python 中万物皆对象...前期工作 为了显示不同类型的刻度，首先定义一个 setup(ax) 函数，主要功能有 去除左纵轴 (y 轴)、右纵轴和上横轴 去除 y 轴上的刻度 将 x 轴上的刻度位置定在轴底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...此外我们没有设置图的尺寸，像素、线的颜色宽度、坐标轴的刻度和标签、图例、标题等等，所有设置都用的是 matplotlib 的默认设置。...上图横轴的刻度个数 (老板说日期隔得有点开) 和标签显示 (老板说只有年月) 都是默认设置。...从第 26 行开始，用 for 循环读取 crisis_data 里面每个日期 date 和事件 label。

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盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

由上图看出： 图包含着坐标系 (多个) 坐标系由坐标轴组成 (横轴 xAxis 和纵轴 yAxis) 坐标轴上面有刻度 (主刻度 MajorTicks 和副刻度 MinorTicks) Python 中万物皆对象...前期工作 为了显示不同类型的刻度，首先定义一个 setup(ax) 函数，主要功能有 去除左纵轴 (y 轴)、右纵轴和上横轴 去除 y 轴上的刻度 将 x 轴上的刻度位置定在轴底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...此外我们没有设置图的尺寸，像素、线的颜色宽度、坐标轴的刻度和标签、图例、标题等等，所有设置都用的是 matplotlib 的默认设置。...上图横轴的刻度个数 (老板说日期隔得有点开) 和标签显示 (老板说只有年月) 都是默认设置。...从第 26 行开始，用 for 循环读取 crisis_data 里面每个日期 date 和事件 label。

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Matplotlib从入门到精通04-文字图例尽眉目

matplotlib既提供了自动生成刻度和刻度标签的模式（默认状态），同时也提供了许多让使用者灵活设置的方式。...#所以在下面的案例中，axs[1]中set_xtick的设置要与数据范围所对应，然后再通过set_xticklabels设置刻度所对应的标签 import numpy as np import matplotlib.pyplot..., y1) axs[0].set_xticks([0,1,2,3,4,5,6]) axs[1].plot(x1, y1) axs[1].set_xticks([0,1,2,3,4,5,6])#要将x轴的刻度放在数据范围中的哪些位置...，我们可以直接通过上图的set_ticks进行设置刻度的位置，缺点是需要自己指定或者接受matplotlib默认给定的刻度。...(locator); plt.show() 此外matplotlib.dates 模块还提供了特殊的设置日期型刻度格式和位置的方式 x1 = np.linspace(0.0, 6.0, 100) y1

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数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理（一）

绘图准备 导入需要用到的模块 中文与负号显示问题解决 初步认识 matplotlib 通用函数 创建画布 MATLAB 风格接口 面向对象接口 标题 调整颜色 设置轴标签 x 轴标签 坐标轴刻度与标签...隐藏刻度与标签 增减刻度数量 自定义刻度 格式生成器与定位器小结 x 轴的刻度与标签 轴的刻度范围 去掉坐标轴 调整日期自适应 轴标签、刻度、标签的相关说明 双坐标轴 图例 同时显示多个图例 Matplotlib...同样可用 y轴一致， plt.yticks() 轴的刻度范围 plt.xlim(最小值，最大值) plt.ylim(最小值，最大值) 去掉坐标轴 plt.axis('off') 调整日期自适应 有时候显示日期会重叠在一起...轴标签、刻度与标签的相关说明 当一张figure画布上，只有一个图的时候，通过如下方式设置： plt.xlabel 设置x轴的标签说明。 plt.xticks 设置x轴的刻度标签。...ax.set_xlim 设置x轴刻度范围。 ax.get_xlim 获取x轴刻度范围。 ax.set_xticks 设置x轴显示的刻度。 ax.get_xticks 获取x轴显示的刻度。

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python绘图与数据可视化(二)

，并且它可以配合 Python GUI 工具（如 PyQt、Tkinter 等）在应用程序中嵌入图形。...，也称为轴域区，或者绘图区； Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签； Artist：您在画布上看到的所有元素都属于 Artist...在一个给定的画布（figure）中可以包含多个 axes 对象，但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。...Matplotlib坐标轴格式 在一个函数图像中，有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系，这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是轴上数据点的标记，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。

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Pandas知识点-绘制统计图

为了使数据简洁一点，删除了一些列，设置“日期”为索引。 读取的原始数据如上图，本文基于这些数据来绘制统计图。...绘图时为了显示(show()方法)图形，会导入matplotlib.pyplot(as plt)，可以使用plt对象的xticks()方法设置x轴刻度值，刻度值的倾斜度等，yticks()同理。...此时x轴的刻度值会被自动隐藏，将colorbar参数设置成False，可以隐藏颜色渐变图，重新显示x轴刻度值。...设置bottom参数后，柱状图会沿y轴方向上移，如设置为200，则柱状图上移200，从y坐标为200的地方开始绘制，柱状图的长度不发生改变。例子中的0.5相对于2000多的数值差距太大，看不出来。...当然，在设置x轴刻度值，y轴刻度值，数值标签等时要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法，或在plot()中设置kind为hist，都可以绘制直方图。

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Matplotlib绘图遇到时间刻度就犯难？现在，一次性告诉你四种方法

Python大数据分析 记录 分享 成长 最近有小伙伴私信我关于matplotlib时间类型刻度的设置问题，第一感觉就是官网有好多例子介绍 转念一想，在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问...Locator Tick Locator主要设置刻度位置，这在我的绘图教程中主要是用来设置副刻度(minor)，而Formatter则是主要设置刻度形式。...(直接翻译，感觉用的不多)。 AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布时，副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔，根据主要间隔默认为4或5。...IndexFormatter 从标签列表中设置刻度标签。 FixedFormatter 手动设置标签字符串。 FuncFormatter 用户定义的功能设置标签。...总结 本篇推文首先简单介绍了Python-matplotlib刻度(ticker) 设置位置和形式，然后具体介绍了时间刻度设置的几种方法，希望能够给大家解决时间刻度设置带来灵感。

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Matpotlib绘图遇到时间刻度就犯难？现在，一次性告诉你四种方法

转念一想，在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问，那么本期就就简单介绍下Python-matplotlib「刻度(ticker)」 的使用方法，并结合具体例子讲解时间刻度设置问题，使小伙伴们定制化刻度不再烦恼...Locator Tick Locator主要设置刻度位置，这在我的绘图教程中主要是用来设置副刻度(minor)，而Formatter则是主要设置刻度形式。...(直接翻译，感觉用的不多)。 AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布时，副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔，根据主要间隔默认为4或5。...IndexFormatter 从标签列表中设置刻度标签。 FixedFormatter 手动设置标签字符串。 FuncFormatter 用户定义的功能设置标签。...总结 本篇推文首先简单介绍了Python-matplotlib刻度(ticker) 设置位置和形式，然后具体介绍了时间刻度设置的几种方法，希望能够给大家解决时间刻度设置带来灵感。

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python 画子图股票成交量图像

此处导入matplotlib的gridspec模块创建子图，GridSpec可自定义子图的位置和调整子图行和列的相对高度和宽度，如下所示： # 成交量可视化 #绘制K线图+移动平均线+成交量 import...x轴的范围 graph_KAV.set_xticks(range(0, len(df_stockload.index), 15)) # X轴刻度设定 每15天标一个日期 #绘制成交量图 graph_VOL.bar...") graph_VOL.set_xlim(0,len(df_stockload.index)) #设置一下x轴的范围 graph_VOL.set_xticks(range(0,len(df_stockload.index...),15))#X轴刻度设定 每15天标一个日期 graph_VOL.set_xticklabels([df_stockload.index.strftime('%Y-%m-%d')[index] for...index in graph_VOL.get_xticks()])#标签设置为日期 #X-轴每个ticker标签都向右倾斜45度 for label in graph_KAV.xaxis.get_ticklabels

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