如何调整x轴的大小并使其不同于y轴Matplotlib - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

matplotlib作图的时候x轴的小数点如何去掉呢？

一、前言前几天在Python白银交流群【千葉ほのお】问了一道matplotlib可视化处理的问题，如下图所示。...原始代码，如下所示： import matplotlib.pyplot as plt ages_x = [25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35] dev_y...= [38496, 42000, 46752, 49320, 53200, 56000, 62316, 64928, 67317, 68748, 73752] plt.bar(ages_x,dev_y...,label='开发者年龄与薪资') plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('薪资') plt.show() 得到的x轴是浮点数，如下图所示。...这篇文章主要盘点了一道matplotlib作图的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

1.4K1 0

【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（下篇）

，并设置图像大小为 10x6 英寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制图表 plt.plot(x, y) # 添加标题 plt.title('设置图片尺寸并保存')...至此，我们已经完成了 matplotlib 的基本操作，并掌握了保存图表的方式。在今后的应用中，可以根据需求保存图表为各种格式，并控制图像的尺寸和分辨率。同时也学会了如何处理中文字符显示的问题。...为了让图表更具表现力和可读性，matplotlib 提供了许多高级的定制功能。这部分内容会深入讲解如何控制图表中的各个元素，使其更贴合实际需求。...7.3.3 自定义网格线的样式与线宽 matplotlib 允许我们通过不同的线型、线宽、颜色等选项，灵活地调整网格线的外观，使其与图表的整体风格保持一致。...我们可以通过动态调整图例的位置、内容和样式，使其与图表内容同步变化。

4441 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Python 项目实践二（生成数据）第一篇

通过使用Pygal，可在用户与图表交互时突出元素以及调整其大小，还可轻松地调整整个图表的尺寸，使其适合在微型智能手表或巨型显示器上显示。我们将使用Pygal以各种方式探索掷骰子的结果。...下面来设置输出的样式，使其更有趣：添加标题，给轴加上标签，并确保所有文本都大到能够看清： import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2,4,s=400)...x in x_values] plt.scatter(x_values,y_values,s=40) # 设置图表标题并给坐标轴加上标签 plt.title("Square Numbers", fontsize...函数axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值，结果如下图： ? 四删除数据点的轮廓 matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。...下面演示了如何根据每个点的y值来设置其颜色： plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,edgecolor="none"

2.7K9 0

一篇文章学会Matplotlib

plt.yticks() 设置y轴刻度的位置 plt.xlim() 设置x轴坐标范围 plt.ylim() 设置y轴坐标范围 plt.subplots_adjust() 调整子图之间的间距和边距。...数据标准化：在某些情况下，需要将数据规范化或者使其可视化。Matplotlib提供了一些方便快捷的API帮助您完成此项任务。...列表x和y包含水平和垂直坐标数据，而colors列表则定义了用于每个数据点的颜色。使用plt.scatter()函数确定样式参数（如点的大小和形状），以及通过alpha参数调整点的透明度。...通过添加xticks()和yticks()函数、并使用值范围（0.5- len + 0.5）调整刻度的位置。在此之上还展示了如何添加图例标签（使用plt.colorbar()函数来调用详细颜色条）。...='3d'参数告诉Matplotlib要创建3D图像 # 生成X、Y的等间隔数字，并根据它们的组合生成Z x = np.linspace(-1, 1, 100) # 生成等间隔数字-1到1，共100

791 0

使用Matplotlib创建基本图表的完全指南

以下是一个演示如何自定义图表样式的示例：# 数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y1 = [2, 3, 5, 7, 11]y2 = [1, 4, 6, 8, 10]# 创建折线图并设置样式plt.plot...Matplotlib 允许您通过多次调用绘图函数来实现这一点：# 生成示例数据集y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)# 创建折线图并绘制多系列数据plt.plot(x, y1, label...X 轴标签')plt.ylabel('Y 轴标签')# 显示图表plt.show()使用样式表Matplotlib 提供了许多预定义的样式表，可以帮助您快速设置图表的样式。...('应用样式表的折线图')plt.xlabel('X 轴标签')plt.ylabel('Y 轴标签')plt.show()高级用法除了基本的图表类型之外，Matplotlib 还支持许多高级功能，例如三维图...使用样式表：Matplotlib 提供了许多预定义的样式表，可以帮助您快速设置图表的样式，使其更具美感和可读性。

1581 0

Python数据可视化工具：Matplotlib学习笔记（一）

如何安装matplotlib 在无论Linux、Windows、MacOS都可以通过控制台终端，输入以下命令进行安装： pip install matplotlib 当然，也可以在pycharm里通过包管理器一键安装...基本用法导入模块使用import导入模块matplotlib.pyplot;并简写成plt; 为了方便获取和处理数据我们也导入numpy模块，并简写成np; import matplotlib.pyplot...x = np.linspace(-2,4,50) y1 = 3*x + 2 y2 = x ** 2 定义窗口并画图在画图前使用plt.figure()定义一个图像窗口，使用figsize参数可以设置弹出图像的像素大小...使用plt.plot()来绘制曲线，可以直接将表示x轴y轴的列表传进去。也可以添加一些额外的参数。...： plt.ytricks([-5,-4,4,5],['很差','一般','还行','很好']) 这样我们就实现了对x轴调整稀疏程度，对y轴调整指定范围指定名称。

1.4K1 0

数据可视化—绘制简单的折线图

，线条太细，不方便观察，这时就需要调整一下增加图形的可读性 import matplotlib.pyplot as plt # 导入pyplot模块并设置别名为plt squares = [1, 4...matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) # 向scatter函数传递一对x,y坐标 plt.show() # 打开matplotib查看器，并显示绘制的图形...效果如下：下面来设置输出的样式，使其更有趣：添加标题，给坐标轴加上标签，并设置文本格式 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4,..., y_values, s=100) # 向scatter函数传递一对x,y坐标 # 设置图表标题，并给坐标轴加上标签 plt.title('Square number', fontsize=24)...= [x ** 2 for x in x_values] plt.scatter(x_values, y_values, s=10) # 向scatter函数传递一对x,y坐标 # 设置图表标题，并给坐标轴加上标签

1.7K3 0

Matplotlib库

图表属性设置在使用 Matplotlib 时，可以对图表的各种属性进行详细设置，例如：设置图片大小和分辨率描述信息，比如 x 轴和 y 轴表示什么调整刻度的间距线条样式（颜色、粗细等） 5...._title('简单折线图') ax.set _xlabel('X轴') ax.set _ylabel('Y轴') # 显示图形 plt.show () 结论 Matplotlib 是一个功能强大且灵活的数据可视化工具...轴属性：包括xlabel、ylabel、xlim、ylim、xscale、yscale、xticks、yticks、xticklabels、yticklabels等，用于控制图表在x轴和y轴方向上的范围...调整坐标轴刻度的位置、方向、大小和字体等参数，以提高图表的可读性。自定义文字作为坐标轴标签，以及个性化定制坐标轴刻度（如刻度样式和文字刻度）。...文本定位和对齐：可以通过Text实例在任意位置（x, y）添加文本，并通过horizontalalignment和verticalalignment参数控制文本相对于锚点的对齐方式。

761 0

Matplotlib 系列之「绘制函数图像」

) y=x**2 # Figure 并指定大小 plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) # 绘制 y=x^2 的图像，设置 color 为 red，线宽度是 1，线的样式是 -...as plt import numpy as np # 定义 x 变量的范围 (-3，3) 数量 50 x=np.linspace(-3,3,50) y=x**2 # Figure 并指定大小...(-3,3,50) y=x**2 # Figure 并指定大小 plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) # 绘制 y=x^2 的图像，设置 color 为 red，线宽度是 1...as plt import numpy as np # 定义 x 变量的范围 (-3，3) 数量 50 x=np.linspace(-3,3,50) y=x**2 # Figure 并指定大小...as plt import numpy as np # 定义 x 变量的范围 (-3，3) 数量 50 x=np.linspace(-3,3,50) y=x**2 # Figure 并指定大小

1.2K2 0

Matplotlib数据分布型图表（3

基础语法： seaborn.boxenplot(x,y,hue,data,order,hue_order,orient,ax,**kwargs) x：x轴的数值列名（本实例中为season） y：y轴的数值列名..., fliersize = 1) #最后一个参数为异常点大小 ax2.set_yticks([]) #取消y轴刻度 ax2.set_ylabel('') #取消y轴标签 ax2.set_title('Boxplot...') plt.show() 7 二维统计直方图二维统计直方图主要针对二维数据的统计分析，X-Y轴数据为数值型。...首先要确定一个区间，使其包含所有数据。将区间分为若干子区间，并计算每个子区间的频数，并用颜色填充。我们也称这样的统计图为二维二位频数分布直方图。...基本语法（根据笔者的实际经验列举）： plt.hist2d(x,y,bins,cmap,norm,**kwargs) plt.hexbin(x,y,bins,cmap,**kwargs) x：x轴坐标数值

1.1K2 0

深入探讨在Matplotlib中自定义颜色映射与标签的实用指南

Matplotlib是Python中广泛使用的绘图库，其强大的功能和灵活性使其成为数据可视化的首选工具之一。在数据可视化中，颜色映射和标签是至关重要的元素，能够显著增强图表的可读性和美观度。...在数据可视化中，颜色映射通常用于表示数据的大小、类别或其他特性。Matplotlib提供了丰富的内置颜色映射，但有时我们需要根据具体需求自定义颜色映射。2....示例：自定义轴标签和图例import matplotlib.pyplot as plt# 生成示例数据x = np.linspace(0, 10, 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos...X轴和Y轴的标签。...下面的示例展示了如何使用matplotlib.widgets模块中的滑块（Slider）来动态调整颜色映射。

2942 0

教你三种方法，用Python搞定出版级论文配图绘制

Hello，大家好，我是陈晨~ 今天我给大家介绍下如何使用Python-Matplotlib库一步步绘制可以用于出版的图表(Publication Ready Plots)。...', fontsize=13,labelpad=5) ax.set_ylabel('Current ($\mu$A)', fontsize=13,labelpad=5) 其中labelpad=5 用于调整轴标签和刻度标签之间的距离... model(x, p), color=c,label=p) #修改次刻度 yminorLocator = MultipleLocator(.25/2) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数 xminorLocator...：SciencePlots和proplot，前者是提供多个matplotlib绘图主题以应对不同期刊绘制要求，后者则是对Matplotlib进行再一次的加工封装，使其绘制复杂严谨的科学图表不再局限于Matplotlib...的再一次封装，简化其繁琐的定制化绘制过程，同时也对matplotlib 默认的刻度、网格等图表属性进行了修改，使其更加符合出版级别的要求。

3.1K4 2

使用Python绘制一只可爱的小猫

= [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1]y = [1, 2, 2, 1, 0, 0, 1]plt.plot(x, y, color='black', linewidth=2)# 设置图形的标题和坐标轴标签...然后，我们使用plot函数传入小猫轮廓的x和y坐标数据进行绘制。接下来，我们设置了图形的标题和坐标轴标签。最后，通过调用show函数显示绘制的图形。...我们还设置了坐标轴的范围并删除了坐标轴的标签和刻度，最后将绘制的小猫表情包保存为了一个图片文件。这样，我们就可以在社交媒体应用中使用这个表情包啦！...matplotlib库的灵活性和功能丰富性使其成为科学计算、工程和数据分析领域中最常用的绘图工具之一。...定制化能力强：用户可以根据自己的需求对图形进行高度定制，包括对坐标轴、标签、线条样式、颜色等进行调整。

4171 0

三种！！出版级论文配图绘制方法大汇总

今天这篇推文小编给大家接单介绍下如何使用Python-Matplotlib库一步步绘制可以用于出版的图表(Publication Ready Plots),接下来，将通过一个具体的小例子给大家讲解一下绘制流程...=(4,3),dpi=200) #修改次刻度 yminorLocator = MultipleLocator(.25/2) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数 xminorLocator = MultipleLocator..., fontsize=13,labelpad=5) ax.set_ylabel('Current ($\mu$A)', fontsize=13,labelpad=5) 其中labelpad=5 用于调整轴标签和刻度标签之间的距离...model(x, p), color=c,label=p) #修改次刻度 yminorLocator = MultipleLocator(.25/2) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数 xminorLocator...，前者是提供多个matplotlib绘图主题以应对不同期刊绘制要求，后者则是对Matplotlib进行再一次的加工封装，使其绘制复杂严谨的科学图表不再局限于Matplotlib本身的局限性。

1.5K4 0

matplotlib共享轴的艺术：揭秘并规避图形遮挡的策略

matplotlib共享轴的艺术：揭秘并规避图形遮挡的策略导语：在数据分析与可视化领域，matplotlib作为Python最主流的数据绘图库之一，以其强大的功能深受开发者喜爱。...温馨提示由于可视化代码过长隐藏，可点击matplotlib共享轴的艺术：揭秘并规避图形遮挡的策略运行Fork查看若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行...但实践中我们往往会遇到这样的尴尬局面：当两个或多个子图共享x轴或y轴时，某些子图的重要部分可能被轴标签、刻度标记等元素所遮挡，影响了数据的表现力和可读性。...二、解决之道：精细化调整与布局优化自动调整边距（tight_layout）： matplotlib提供了plt.tight_layout()方法，它能自动调整子图间的间距以及四周的边距，以适应各种轴标签...你是否有过类似的经历，或者已经探索出了独特的解决方式？欢迎留言分享你的实战经验和技巧，让我们共同探讨如何借助matplotlib绘制出既美观又富含信息量的共享轴图表，一起提升数据分析可视化的艺术水准。

1791 0

Python数据分析--子弹图

学习林骥老师的数据可视化的每种图表时，原来代码略微修改，使其适用于自己工作业务中的数据可视化。...林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 子弹图，它的样子有点像子弹，能够表达比较丰富的信息，例如表现好、中、差的取值范围，并突出显示实际值与目标值的差异情况...image.png 林老师GitHub子弹图代码如下： # 导入所需的库 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot...轴的刻度线朝内，调整线条的长度，让其贴近条形图 mpl.rcParams['xtick.direction'] = 'in' ax.tick_params(axis='x', which='major'..., length=8) # 隐藏 Y 轴刻度 ax.set_yticks([]) # 设置 X 轴标签 ax.set_xlabel('\n（单位：万元）', fontsize=16) # 设置坐标标签字体大小

5283 0

Matplotlib

为一个单独的显示图片的小窗口，举例如下： plt.figure() plt.plot(x,y1) plt.figure() plt.plot(x,y2) plt.show() 2.3 设置坐标轴1...与matlab类似设置x/y轴的范围 plt.xlim((-1, 2)) plt.ylim((-2, 3)) 设置x/y轴的坐标轴名称 plt.xlabel('I am x') plt.ylabel...2.7 tick 能见度对于被遮挡的坐标轴进行调整，使用zorder给plot在z轴方向排序 label.set_fontsize(12)重新调节字体大小，bbox设置目的内容的透明度相关参，facecolor...并使其长度为原来的92% plt.colorbar(shrink=.92) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() ?...在这里，假设figure的大小是10x10，那么大图就被包含在由(1, 1)开始，宽8，高8的坐标系内。

1.2K2 0

【Python数据分析与可视化】：使用【Matplotlib】实现销售数据的全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

PyCharm提供了一种方便的方法来安装第三方库。下面是如何在PyCharm中安装Matplotlib的详细步骤： 1.打开PyCharm：打开PyCharm并创建或打开一个现有的项目。...数据准备：创建两个列表x和y，分别表示横轴和纵轴的数据点。创建图形：使用plt.plot(x, y)方法绘制折线图。plot方法的第一个参数是x轴数据，第二个参数是y轴数据。...数据准备：创建三个列表x、y1和y2，分别表示两个子图的x轴和y轴数据。创建子图：使用plt.subplots方法创建一个包含两个子图的图形。...调整布局：使用plt.tight_layout()方法自动调整子图布局，使其不重叠。显示图形：使用plt.show()方法显示图形。创建柱状图柱状图用于展示分类数据的分布。...我们将分析一个虚构的数据集，该数据集包含某家公司在不同月份的销售数据，并展示如何绘制折线图、柱状图、散点图、直方图和组合图。

1761 0

关于“Python”的核心知识点整理大全42

, screen, stats, sb, play_button, ship, aliens, bullets, mouse_x, mouse_y): """在玩家单击Play按钮时开始新游戏"""...你可以利用学到的知识在游戏中创建其他按钮，如用于显示玩法说明的Help按钮。你还学习了如何随游戏的进行调整其节奏，如何实现记分系统，以及如何以文本和非文本方式显示信息。...15.2.1 修改标签文字和线条粗细图15-1所示的图形表明数字是越来越大的，但标签文字太小，线条太细。所幸matplotlib让你能够调整可视化的各个方面。...在上述代码中，出现了多次的参数fontsize指定了图表中文字的大小。...函数xlabel()和ylabel()让你能够为每条轴设置标题（见3）；而函数tick_params()设置刻度的样式（见4），其中指定的实参将影响x轴和y轴上的刻度（axes='both'），并将刻度标记的字号

1431 0

【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

# 示例：为图表添加标题和坐标轴标签 plt.plot(x, y) # 添加标题 plt.title("简单的折线图") # 添加坐标轴标签 plt.xlabel("X轴") plt.ylabel(...，并分别添加图例 plt.plot(x1, y1, label='组1', color='blue') plt.plot(x2, y2, label='组2', color='green') # 显示图例...plt.legend() # 显示图表 plt.show() 2.3 调整坐标轴与刻度我们可以手动设置坐标轴的范围和刻度，使图表的显示更加清晰。...# 绘制图表 plt.plot(x, y) # 设置坐标轴的范围 plt.xlim(0, 6) # X 轴的范围 plt.ylim(0, 30) # Y 轴的范围 # 设置 X 轴和 Y 轴的刻度...，即每个部分的相对大小。

1.5K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

matplotlib作图的时候x轴的小数点如何去掉呢？

【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（下篇）

Python 项目实践二（生成数据）第一篇

一篇文章学会Matplotlib

使用Matplotlib创建基本图表的完全指南

Python数据可视化工具：Matplotlib学习笔记（一）

数据可视化—绘制简单的折线图

Matplotlib库

Matplotlib 系列之「绘制函数图像」

Matplotlib数据分布型图表（3

深入探讨在Matplotlib中自定义颜色映射与标签的实用指南

教你三种方法，用Python搞定出版级论文配图绘制

使用Python绘制一只可爱的小猫

三种！！出版级论文配图绘制方法大汇总

matplotlib共享轴的艺术：揭秘并规避图形遮挡的策略

Python数据分析--子弹图

Matplotlib

【Python数据分析与可视化】：使用【Matplotlib】实现销售数据的全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

关于“Python”的核心知识点整理大全42

【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐