正如名称所暗示的那样，主要刻度通常更大或更明显，而次要刻度通常更小。...，而每个次刻度线显示为一个没有标签的较小刻度线。...但是，次要刻度的标签格式为NullFormatter：这表示不会显示任何标签。我们现在将展示一些为各种图设置这些定位器和格式化器的示例。...减少或增加刻度数量 默认设置的一个常见问题是，较小的子图最终会拥有密集的标签。...首先，以 π 的倍数的刻度线和网格线来区分这些数据更加自然。 我们可以通过设置MultipleLocator来实现，它可以在你提供的数字的倍数处，设置刻度线。
此次我将通过一些示例演示如何将坐标轴刻度调整为你需要的位置与格式。 在介绍示例之前，我们最好先对 Matplotlib 图形的对象层级有更深入的理解。...顾名思义，主要刻度往往更大或更显著，而次要刻度往往更小。...我们发现每个主要刻度都显示为一个较大的刻度线和标签，而次要刻度都显示为一个较小的刻度线，且不显示标签。...根据设置的最多刻度数量，Matplotlib 会自动为刻度安排恰当的位置： # 为每个坐标轴设置主要刻度定位器 for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator...为每个刻度值设置字符串格式 ScalarFormatter （默认）为标量值设置标签 LogFormatter 对数坐标轴的默认格式生成器 到此这篇关于Matplotlib自定义坐标轴刻度的实现示例的文章就介绍到这了
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。 如何更改图例上的标签名称？如何设置刻度线？如何将刻度更改为对数刻度？如何在我的图中添加注释和箭头？...如何在我的图中添加网格线？ 本文收集了有关如何自定义Matplotlib图的常见问题和答案。这可以作为快速进行Matplotlib绘图的一个很好的速查表，而不是Matplotlib库的完整介绍。...将图例保存到变量L后，你可以使用L.get_text()[0]调用图例的第一项，并手动将文本设置为您想要的内容。在下面的示例中，我将我的图例设置为’line123’。...plt.yticks（[0,2,4,6,7,10]，[“0”，“2B”，“4B”，“8B”，“10B”]） plt.xticks（[0,1,2] ，3,4,5]，[“0”，“1oz”，“2oz”，“3oz...”，“4oz”]） 问：如何设置坐标轴的范围？
(0, 4) Matplotlib有两种画图接口：①是便捷的 MATLAB 风格接口，②是功能更强大的面向对象接口。...Step4 设置网格 第四步，设置图表的网格， 图表网格属于图形配置的一种。网格可以辅助读者更好直观地量化图形。 设置网格 通过方法ax.grid()添加网格线。...如果没有关键字参数，则b为True，如果b为None且没有关键字参数，相当于切换网格线的可见性。 which：网格线显示的尺度。....' | ':' | 'None' | ' ' | ''| linewidth : 设置网格线的宽度 zorder： 设置层次顺序 另外还有几种不同设置网格线的方法： plt.grid(true) #...Tick 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。
我们优先使用将需要重点突出的数据填充为深色，将次要的信息填充为浅色，这样让受众最先看到深色的数据，将重点信息呈现出来。...在图表创建的时候不使用默认的图表元素，消除多余的图表元素，包括去除网格线，取消坐标轴标签，去掉默认的图例标题，调整数据标签的位置，设置数据的颜色，设置字体的类型和颜色等，以此来达到简明直观。...通过数据颜色填充，将重点数据使用深色填充，次要数据使用浅色填充，消除杂乱，去除无关的图表元素，比如去除背景的网格线，将图例置于中间靠上的位置，这样更符合受众的阅读习惯，同时添加数据标签，不必要将所有的数据标签都呈现出来...4、Matplotlib画廊 官方的画廊，包含常见的图表类型，是后面很多画廊的鼻祖，学习很有必要。...6、镝数图表 导入数据，可以在线生成动态图表，图表的动态演示可以导出为视频格式。
问题描述： 在Matplotlib扩展库进行可视化时，图形窗口中的元素是分层绘制和显示的，距离人眼近的图层会遮挡距离人眼远的图层中的内容。...图形元素与人眼距离的远近由其zorder属性来确定，图形元素的zorder属性的值是一个实数，用来表示距离人眼的远近，类似于计算机图形学中透视变换使用的伪深度。...绘制图形时如果没有明确设置zorder的值，会使用其默认值，图形窗口中各元素具有不同的zorder默认值，从远到近依次为： AxesImage、FigureImage、BboxImage对象的zorder...默认值为0 Patch、PatchCollection对象的zorder默认值为1 Line2D、LineCollection（包括次要记号、网格线）对象的zorder默认值为2 Text（包括轴标签和标题...）对象的zorder默认值为3 Legend对象的zorder默认值为5 如果需要自定义可视化结果图形中不同元素的远近和遮挡关系，可以明确设置zorder属性来实现。
上图有一个缺点，那就是图中颜色的阶梯是离散的而不是连续的，这通常不是我们想要的。...plt.imshow()使用的是默认的图像坐标，即左上角坐标点是原点，而不是通常图表的左下角坐标点。这可以通过设置origin参数来设置。...正如名字指代的，主要刻度通常是大的和更多用到的，而次要刻度通常是小的。...，而每个次要刻度显示了一个小的刻度标志没有标签。...为了更直观，我们设置主要刻度为 位置，设置次要刻度为 位置： ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 2)) ax.xaxis.set_minor_locator
有了图例，很容易可以看出黑色区域代表着“峰”，而红色区域代表这“谷”。 上图有一个缺点，那就是图中颜色的阶梯是离散的而不是连续的，这通常不是我们想要的。...plt.imshow()使用的是默认的图像坐标，即左上角坐标点是原点，而不是通常图表的左下角坐标点。这可以通过设置origin参数来设置。...如果你只是需要计算直方图的数值（即每个桶的数据点数量）而不是展示图像，np.histogram()函数可以完成这个目标： counts, bin_edges = np.histogram(data, bins...正如名字指代的，主要刻度通常是大的和更多用到的，而次要刻度通常是小的。...为了更直观，我们设置主要刻度为 位置，设置次要刻度为 位置： ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 2)) ax.xaxis.set_minor_locator
=True, # 显示网格线 xlabel='时间', # x轴标签 ylabel='数量', # y轴标签 fontsize = 13) # 字体大小...# ylabel='数量', # y轴标签 左侧的y轴 fontsize = 13) # 字体大小 ax.right_ax.set_ylabel('ACD') # 设置右边轴的标签...["virginica"] * 10 ) df4 输出为： 4.2 绘制大小不一的散点图 # s=df4["c"] * 200 让散点的大小随着值变化 df4.plot.scatter(x="a"..., y="b", figsize=(8, 6), s=df4["c"] * 200) plt.show() 输出为： 4.3 设置渐变色/边缘/边缘宽度 df4.plot.scatter(x="a...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
上图有一个缺点，那就是图中颜色的阶梯是离散的而不是连续的，这通常不是我们想要的。...plt.imshow()：使用的是默认的图像坐标，即左上角坐标是原点，而不是通常图表的左下角坐标点。这可以通过设置 origin 参数来设置。...（即每个桶的数据点数量）而不是展示图像，np.histogram() 函数可以完成这个目标： counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=5) print(counts...，而每个次要刻度显示了一个小的刻度标志没有标签。...为了更直观，我们设置主要刻度为 pi/2 位置，设置次要刻度为 pi/4 位置： ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 2)) ax.xaxis.set_minor_locator
其他参数根据需要传入，如endpoint默认为True，最后一个数据处于结束的角度，根据本例中前面的参数0~2π，应该设置为False，否则最后一个数据与第一个数据角度重叠了。...subplot()函数的第一个参数传入长度为3的数字，第一个数字表示将画布分成几行，第二个数字表示将画布分成几列，第三个数字表示当前的子图处于哪个位置(按从左至右、从上到下的顺序排序)，第三个数字不能超出前两个数字切分的子图数范围...当然还可以根据需要设置其他属性，如标题、图例等。 在上面的例子中，将两位同学的考试成绩绘制成了雷达图，通过雷达图，可以看出两个人的单科成绩互有高低，而整体来看，两位同学的成绩都很优秀。...在极坐标系中，极径值相等的点在一个圆上，所以绘制的雷达图中，网格线默认都是圆形的。如果要绘制多边形的雷达图，则需要将圆形的网格线隐藏，然后根据刻度范围绘制出多边形的网格线。...而相对于圆形的雷达图，在多边形的雷达图中，不会出现雷达图与网格线的不合理交叉(雷达图与网格线交叉两次)，使用多边形网格线更合理。
如何添加画布/绘图区域已经讲过，如何添加图形，看我发的各种可视化图鉴就行了，而最需要花时间的就是对初步成型的图案进行修饰，先来看一张来自官方文档的图 ?...()，y轴同理 ax.set_xlim(0,4) ax.set_ylim(0,4) 现在坐标轴范围搞定了，接下来就是比较复杂的刻度调整，我们可以看到，从官方示例图中，我们可以发现在matplotlib中...关于坐标轴刻度的设置详情，可以参考matplotlib刻度设置文章，我们先来设置x、y轴的主刻度，只需要将间隔调整为1即可，通过修改locator类完成 xmajorLocator = MultipleLocator...网格线 刻度线搞定之后，下一步添加网格线，我们可以使用ax.xaxis.grid和ax.yaxis.grid分别对指定x轴和y轴的网格线，可选参数非常多，详见matplotlib网格线设置 在这里，我们按照官方示例图的样式...8,4))) ax.yaxis.grid(True, which='major',linestyle = (0,(8,4))) 现在看我们的图是不是和示例图有几分相似了呢?
保存图像或显示图像 4.代码实例 ---- 1.Matplotlib库简介 Matplotlib是一个第三方python 2D绘图库，利用它可以画出许多高质量的图像。...使用plt.grid()方法可以设置图表中的网格线： plt.grid(b=None, which='major', axis='both', **kwargs) 参数说明： b：可选，默认为...None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true。...axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 ‘both’（默认），‘x’ 或 ‘y’，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。...**kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color=‘r’, linestyle=‘-’ 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。
本文为原创文章、源代码为原创代码，如转载/复制，请在网页/代码处明显位置标明原文名称、作者及网址，谢谢！...excel整个文件，而保存该文件的代码如下： excel.Save("文件路径"); 三、给Excel添加一些属性 我们可以给excel添加一些诸如文档标题、作者、公司及备注等内容，实现这些内容的代码如下..."); sheet.Protected = true; 七、让网格线不可见 默认情况下，Sheet的网格线是可见的，有时候，我们可以设置网格线不可见，具体代码如下： sheet.ViewOptions.ShowGridLines...LineChart对象，代码如下： LineChart chart =(LineChart)sheet.Charts.Add(ChartType.Line,"B4","J22"); 以上意思是从B4到J22...sheet.ProtectionSettings.SetPassword("cnxy"); sheet.Protected = true; //设置网格线不可见
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