一、前期准备 安装 matplotlib 库，命令提示符栏输入 pip install matplotlib 安装的时候可能有点慢，耐心等待。...=300) #x轴标号旋转 plt.ylabel("", fontsize = 16) plt.ylabel("Number", fontsize = 16) plt.show() 四、运行结果...=300) #x轴标号旋转 plt.ylabel("", fontsize = 16) plt.ylabel("Number", fontsize = 16) plt.show() 2、效果 ?...总结 为了达到自己满意的效果，搞了好长时间 刚开始是 x 轴标号的问题，图片出来总是黑乎乎的一片，我以为是数据太多的问题，就没有考虑了 上传到博客后，发现坐标数值不对劲啊，和我预想的结果不一样。...就开始查找各种资料，最后还是在《Python 编程 从入门到实践》中找到了解决办法。 小白的我学习 Python，遇到了各种问题，慢慢地一个个解决，到达自己满意的效果。
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。...在Python中，plt.plot是matplotlib库中一个常用的函数，用于绘制折线图。折线图是一种常见的数据可视化方式，通过连接数据点形成折线来展示数据的趋势和变化。
matplotlib 安装的时候可能有点慢，耐心等待。...=300) #x轴标号旋转 plt.ylabel("", fontsize = 16) plt.ylabel("Number", fontsize = 16) plt.show() 四、运行结果...=300) #x轴标号旋转 plt.ylabel("", fontsize = 16) plt.ylabel("Number", fontsize = 16) plt.show() 2、效果...总结 为了达到自己满意的效果，搞了好长时间 刚开始是 x 轴标号的问题，图片出来总是黑乎乎的一片，我以为是数据太多的问题，就没有考虑了 上传到博客后，发现坐标数值不对劲啊，和我预想的结果不一样。...就开始查找各种资料，最后还是在《Python 编程 从入门到实践》中找到了解决办法。 小白的我学习 Python，遇到了各种问题，慢慢地一个个解决，到达自己满意的效果。
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...如上图所示，图形中的x轴是非常糟糕的，重叠的几乎看不清。必须要对轴作处理，否则无法使用。...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...如上图所示，我们在原有代码的基础上做了两方面的修改，一个是将日期呈现为“月-日”的格式，这样可以缩短刻度标签；另一个是我们控制了x轴刻度标签的个数（如图中呈现了10个刻度值）。
： 将第一列日期作为 DataFrame 的即行标签 (设置 index_col=0) 并用列表解析式（list comprehension）将日期字符串转成 datetime 对象 用 df.iloc...后面 2 和 3 两步非常标准化，真正的细节都体现在第 1 步的 animate(i) 中。 看了上面视频，我们发现一开始坐标轴是静止的，任由这两条折线向右运动，如图所示。...最后你可以用 animator.save() 来存成视频或者 html 形式，但我发现文件太大，因此我手动用 ScreenToGif 做成动图（gif 还是很大，大概 17MB，根本传不上公众号模板中）...，然后在 ezgif 网页上压缩并快播存成视频（20 秒视频才 1.8 MB），再用微视 APP 给其配音乐。...2 总结 由于我刚接触这个用 matplotlib 画动图，就是有天一个读者在微信群给我看了这样的视频，我觉的很酷而且记得 matplotlib 可以画动图就是试着实现。
其使用方式有以下两种： 调用时不带参数，则返回当前的参数值。例如，plt.xlim()返回当前的X轴绘图范围。 调用时带参数，则设置参数值。...因此，plt.xlim([0, 10])会将X轴的范围设置为0到10。 所有这些方法都是对当前或最近创建的AxesSubplot起作用的。...(1)设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签 为了说明轴的自定义，我将创建一个简单的图像并绘制一段随机漫步： ? ?...要修改X轴的刻度，最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。前者告诉matplotlib要将刻度放在数据范围中的哪些位置，默认情况下，这些位置也就是刻度标签。...9、pandas中的绘图函数 不难看出，matplotlib实际上是一种比较低级的工具。
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...设置 x 轴和 y 轴的边界 将图中 patch 设成完全透明 ?...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。...为了满足老板的要求，斯蒂文只能手动设置，用以下两个函数： 先用 ax.set_ticks() 设置出数值刻度 再用 ax.set_xticklabels() 在对应的数值刻度上写标签 ? ?...第 28 和 29 行是获取每一个 date 在整个日期数组中的索引 xi，以及对应的 spx 值 yi。 第 30 行用 scatter() 函数画出一个圆点，标注事件在 spx 折现上的位置。
从入门到精通系列第4篇，本文介绍了Matplotlib的Figure和Axes上的文本设置，Tick的文本设置，legend图例设置，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。...1.简单模式¶ 可以使用axis的set_ticks方法手动设置标签位置，使用axis的set_ticklabels方法手动设置标签格式 x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)...y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) # 使用axis的set_ticks方法手动设置标签位置的例子，该案例中由于tick设置过大，所以会影响绘图美观，不建议用此方式进行设置...#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...以下面的代码为例，在使用legend方法时，我们可以手动传入两个变量，句柄和标签，用以指定条目中的特定绘图对象和显示的标签值。
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...在 Notebook 中画图时，将图形直接嵌在 Notebook 页面中，有两种展现形式: %matplotlib notebook 会在 Notebook 中启动交互式图形。...解决坐标轴上乱码问题 另一种设置方式 import matplotlib as mpl # 设置全局中文字体 mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" #...(设置在y轴为0的位置) ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置左侧坐标轴线的位置(设置在x轴为0的位置) ax.spines['left'...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。
你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。在比较相同范围的数据时，这也是非常实用的，否则，matplotlib会自动缩放各图表的界限。...调用时带参数，则设置参数值（例如，plt.xlim([0,10])会将X轴的范围设置为0到10）。 所有这些方法都是对当前或最近创建的AxesSubplot起作用的。...图9-8 用于演示xticks的简单线型图（带有标签） 要改变x轴刻度，最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。...最后，再用set_xlabel为X轴设置一个名称，并用set_title设置一个标题（见图9-9的结果）： In [42]: ax.set_title('My first matplotlib plot...图9-11 2008-2009年金融危机期间的重要日期 这张图中有几个重要的点要强调：ax.annotate方法可以在指定的x和y坐标轴绘制标签。
是否出现从未设想过的数据状态？ 其中有没有什么明显的规律和趋势？ 各因素之间有什么样的关联性？...因此，如果数据已经被加载为Pandas中的对象，那么以这种方式作图是比较简 洁的。 实例：在区间(0=<x<=2π)绘制一条蓝色的正弦虚线，并在每个坐标点标上五角星。...使用格式：Plt.hist(x, y) 其中，x是待绘制直方图的一维数组，y可以是整数，表示均匀分为n组；也可以是列表, 列表各个数字为分组的边界点(即手动指定分界点)。...使用格式：D.plot(logx = True) / D.plot(logy = True) 对x轴(y轴)使用对数刻度(以10为底)，y轴(X轴)使用线性刻度，进行plot函数绘图，D 为 Pandas...D为Pandas的DataFrame或Series,代表着均值数据列，而error则 是误差列，此命令在y轴方向画出误差棒图；类似地，如果设置参数xerr = error,则在x轴 方向画出误差棒图。
矩形是实心的啊) 第 19-20 行设置了 x 轴刻度以及标签，并把日期标签旋转 90 度，以免标签相互重叠。 mpl_Kline( curr, data ); 看到这图第一印象是什么？ 一样对吗？...第 5-6 行在 Kline 上添加属性 图例：'K-Line'， x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：一定要按 [开盘值, 收盘值, 最低值, 最高值] 的顺序，之前处理数据特意按这个顺序设定 DataFrame...第 5-6 行在 Line 上添加属性 图例：'Close' x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：比特币价格 x 坐标轴可拉伸：True 图例位置：右边 图例排序：竖直 图例文字大小：10 第 8...第 5-6 行在 Line 上添加属性 图例：'Close' x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：比特币价格 x 坐标轴可拉伸：True 图例位置：右边 图例排序：竖直 图例文字大小：10 第 8...在 Timeline 上添加 Pie 和日期。 第 18 行如果被运行，该动态图被生成到 Pie.html 网页文件里；如果没被运行，该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。
矩形是实心的啊) 第 19-20 行设置了 x 轴刻度以及标签，并把日期标签旋转 90 度，以免标签相互重叠。 mpl_Kline( curr, data ); 看到这图第一印象是什么？...第 5-6 行在 Kline 上添加属性 图例： 'K-Line'， x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：一定要按 [开盘值, 收盘值, 最低值, 最高值] 的顺序，之前处理数据特意按这个顺序设定...第 5-6 行在 Line 上添加属性 图例： 'Close' x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：比特币价格 x 坐标轴可拉伸：True 图例位置：右边 图例排序：竖直 图例文字大小：10 第 8...第 5-6 行在 Line 上添加属性 图例： 'Close' x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：比特币价格 x 坐标轴可拉伸：True 图例位置：右边 图例排序：竖直 图例文字大小：10 第 8...在 Timeline 上添加 Pie 和日期。 第 18 行如果被运行，该动态图被生成到 Pie.html 网页文件里；如果没被运行，该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。
（部分总结如下表） 表二 plt中用于设置的部分函数 函数名 作用 plt.title() 设置图表标题 plt.grid() 设置图表网格 plt.xlabel();plt.ylabel 设置x;y轴标题...plt.xticks();plt.yticks() 设置x;y轴刻度 plt.xlim();plt.ylim() 设置x;y轴范围 plt.annotate() 设置标注 （具体的参数和用法详见 https...上面这个例子就展示了pyplot(plt)的特点，不用指明对象就能进行画图和设置，当我们在同一个程序中的图比较少的时候这是方便的，但当我们同一个程序中的图很多的时候，这种没有显性对象的方式会导致我们没有办法重新调用之前的图...在matplotlib中,有两个重要的对象类型：figure对象可以把它想成一张空白图纸，在上面可以绘制一个或多个axes对象（还可以有其他对象等）。...设置x;y轴标题 ax.set_xticks(); ax.set_yticks() 设置x;y轴刻度 ax.set_xlim(); ax.set_ylim() 设置x;y轴范围 ax.annotate
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...ax.plot(data['date'], data['value']) # 与前一行是等效的 """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...() # 默认即可 ax.xaxis.set_minor_locator(fmt_month) # 设置 x 坐标轴的刻度格式 ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter...('%Y-%m') ax.format_ydata = lambda x : f'$x:.2f$' ax.grid(True) """自动调整刻度字符串""" # 自动调整 x 轴的刻度字符串（旋转）...() 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
下面的示例中，我们将绘制一个包含多个数据系列的折线图。 首先，确保已经安装了Matplotlib库。...= np.sin(2 * x) # 第三个数据系列，正弦函数的倍频 # 创建一个Matplotlib图表 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 设置图表的大小 # 绘制折线图...(linestyle='--', alpha=0.7) # 自定义X轴的日期刻度显示 ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(10)) # 最多显示10...个日期刻度 # 自定义日期刻度标签的格式 from matplotlib.dates import DateFormatter date_format = DateFormatter('%b %d')...() plt.show() 上述代码中，自定义线条颜色和样式、标签、标题、坐标轴标签、图例、网格线、日期刻度显示和日期刻度标签的格式。
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