开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

python调整x轴标注频率

Python调整x轴标注频率是指在使用Python编程语言进行数据可视化时，通过调整x轴标注的显示频率来改善图表的可读性和美观度。

在Python中，可以使用matplotlib库来绘制各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图等。在绘制这些图表时，x轴通常用于表示时间、类别或连续变量。当数据较多时，x轴上的标注可能会重叠或过于拥挤，影响图表的可读性。

为了解决这个问题，可以通过调整x轴标注的显示频率来使图表更清晰易读。下面是一些常用的方法：

使用plt.xticks()函数：该函数可以设置x轴上的刻度和标签。可以通过指定刻度的位置和标签来调整标注的频率。例如，可以使用plt.xticks(np.arange(0, 10, 2))来设置x轴上的刻度为0、2、4、6、8。
使用plt.locator_params()函数：该函数可以设置刻度定位器的参数。可以通过设置参数来调整标注的频率。例如，可以使用plt.locator_params(axis='x', nbins=5)来设置x轴上的标注数量为5个。
使用plt.gca().xaxis.set_major_locator()函数：该函数可以设置x轴上的主要刻度定位器。可以通过设置定位器来调整标注的频率。例如，可以使用plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(2))来设置x轴上的主要刻度为2的倍数。
使用plt.xticks(rotation=45)函数：该函数可以设置x轴上的标签旋转角度。可以通过设置旋转角度来避免标注的重叠。例如，可以使用plt.xticks(rotation=45)来将x轴上的标签旋转45度。

应用场景：

调整x轴标注频率在数据可视化中非常常见，特别是当x轴上的数据较多或者数据之间的间隔较小时。例如，在绘制时间序列数据时，如果每个时间点都显示标注，可能会导致标注重叠，此时可以通过调整标注频率来改善图表的可读性。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了一系列云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户快速搭建和管理云计算环境，提供稳定可靠的计算和存储能力。

以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址的示例：

云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持按需购买和弹性扩缩容。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版（CDB）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
云对象存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，适用于存储和管理大量非结构化数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos

请注意，以上链接仅为示例，实际使用时请根据具体需求选择适合的腾讯云产品和服务。

相关搜索:Bokeh:改变图表x轴上的时间频率 Matplotlib x轴默认标注不会消失 Matplotlib子图如何调整时间序列x轴？Python Plotly图，次x轴链接到主x轴 python:调整绘图x轴上的值 Python:调整雷达图上的x轴标签 python实现多x轴不要让matplotlib自动调整x轴的顺序使用matplotlib在直方图上标注x轴，而不与标注重叠向x轴上的标注添加后缀

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Dygraphs 中调整 x 轴 label 展示

在前不久发表的文章 Dygraphs 中 x 轴等间距实现中，我们介绍了如何在 x 轴等间距地实现图表划线。...嗯，当间距太小的时候，在 x 轴上展示的 label 文案（我这里是时间）就会交替重叠，如下：上图中，我选择的时间间隔是 20s ，每个灰色的竖线代表一秒上图会产生密集恐惧症有没有～那么，我们怎么去处理这种密集的数据呢...具体思路如下：查看 x 轴上 label 的 DOM 节点，记下其公共有的类名 A 通过 JavaScript 获取图标下的全部的类名 A 文档节点假设我们每个 label 的宽度是 B px，图表的宽度是...{ // 间隔 tooTidePointNumber - 1 个点展示 x 轴 label 的文案 if(i % tooTidePointNumber == 0) { classXAxis...这样看起来，图表的 x 轴就清晰多了，妥妥地一枚小清新。

8181 0

Python+matplotlib数据可视化创建多轴域共享x轴

任务描述：使用Python+matplotlib进行数据可视化，创建两个轴域并共享x轴，然后在两个轴域中分别绘制散点图和折线图，并为两个图形创建图例。参考代码： ? 运行结果： ?

1.4K4 0

「AntV」@antvg2plot 特殊散点图 x轴为category 调整了legend 的marker

具体来说，代码中的 data 数组定义了散点图的数据系列，每个数据对象包含了分类、值和 y 轴字段三个属性。而 cateMap 对象则定义了每个分类对应的颜色和形状。...在创建 Scatter 实例时，通过传入参数配置了散点图的一些基础属性： padding 控制了散点图绘制区域与画布边缘之间的间隙； xField 和 yField 分别指定了 x 轴和 y 轴所对应的字段...； colorField 和 shapeField 则分别指定了颜色和形状所对应的字段； size 指定了散点的大小； legend 配置了图例样式和位置； xAxis 和 yAxis 分别配置了 x...轴和 y 轴的样式和标题。

2293 0

【Python】pyecharts 模块 ⑥ ( 绘制柱状图 | pyecharts 绘制柱状图步骤 | 柱状图 x 轴 y 轴翻转 | 柱状图数据标签位置设置 )

轴和 y 轴数据 , 调用 Bar#add_xaxis() 函数 , 设置 x 轴数据 , 实际数据放在列表中 , 作为参数传递给该函数 ; 调用 Bar#add_yaxis() 函数 , 设置...y 轴数据 , 第一个参数是柱状图标题 , 第二个参数是列表类型的容器变量 , 表示 y 轴的数据 ; # 设置 x 轴数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "山东", "山西...轴 / y 轴翻转调用 Bar#reversal_axis() 函数 , 可以翻转柱状图的 x 轴和 y 轴 ; 代码示例 : """ pyecharts 模块 """ # 导入 pyecharts...]) # 翻转 x 轴 / y 轴 bar.reversal_axis() # 生成柱状图 bar.render() 打开运行后生成的 render.html 网页 , 效果如下 : 2、柱状图数据标签位置设置...], label_opts=LabelOpts(position="right")) # 翻转 x 轴 / y 轴 bar.reversal_axis() # 生成柱状图

6001 0

瀑布图的一种改进方法

这篇文章中，我介绍了一种用 Python 画瀑布图的方法。...我参考上面的瀑布图，用 Python 中的 plotly 库，画出下面这张瀑布图，主要有 2 点变化：（1）颜色区分：使用绿色代表增加，红色代表减少，蓝色代表汇总；（2）位置调整：把标题中的一句话，...调整到了箭头标注的上方，因为我觉得这样更加直观易懂。...轴标签 x = profit.columns # Y 轴数字 y = profit.iloc[0, :] # 设置为相对值或汇总值 measure = ['relative']*2 + ['total...', 'font':{'size':26}}, # 添加箭头标注 annotations=[dict( # 箭头标注 x=4, y=25,

1.4K1 0

Matplotlib 系列之「绘制函数图像」

',linewidth=1.0,linestyle='--') plt.show() 运行效果 3 设置坐标轴设置 x，y 轴坐标范围及标注 label 使用 plt.xlim 设置x坐标轴范围：(...x，y 轴的范围以及 label 标注 plt.xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # 设置坐标轴刻度线 # Tick...y 轴刻度以及标注变化 4 移动坐标轴隐藏右边框和上边框：使用 plt.gca 获取当前坐标轴信息。...left 边框调整到 x=0 处，将 bottom 边框调整到 y=0 处）：使用 .xaxis.set_ticks_position 设置 x 坐标刻度数字或名称的位置：bottom。...x，y 轴的范围以及 label 标注 plt.xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # 设置坐标轴刻度线 # Tick

1.2K2 0

基于直方图和散点图延伸出来的其他绘图细节

R是一个非常优秀的图形构建平台，它可以在生成基本图形后，调整包括标题、坐标轴、标签、颜色、线条、符号和文本标注等在内的所有图形特征。...目录 1 认识常见的图形函数hist和plot 1.1 认识hist 1.2 认识plot 2 图形参数符号和线条颜色文本属性图形尺寸和边界尺寸 3 文本标注、自定义坐标轴和图例 3.1 标题..., 70, 100, 140 freq：定义频数/频率计算，默认freq=TRUE，频数；freq=FALSE,频率。...(x) ?...3 文本标注、自定义坐标轴和图例 3.1标题 plot(wt,mpg) #输出下左图 title(main="xxxxx") #在plot(wt,mpg)图上添加标题 ? ?

5753 0

一行代码让matplotlib图表变高大上

1 简介 matplotlib作为Python生态中最流行的数据可视化框架，虽然功能非常强大，但默认样式比较简陋，想要制作具有简洁商务风格的图表往往需要编写众多的代码来调整各种参数。　　...而今天要为大家介绍的dufte，就是用来通过简短的代码，对默认的matplotlib图表样式进行自动改造的Python库： image.png 2 利用dufte自动改造matplotlib图表　　...y) ax.set_xlabel('x轴示例', fontproperties=fontproperties, fontsize=16) ax.set_ylabel('y轴示例...ax.plot(x, y3, linestyle='dashdot', label='Series 3') ax.set_xlabel('x轴示例', fontproperties=fontproperties...2.3 柱状图自动标注　　很多时候我们在绘制柱状图时，希望把每个柱体对应的y值标注在柱体上，而通过dufte.show_bar_values()，只要其之前的绘图流程中设置了xticks，它就会帮我们自动往柱体上标注信息

8612 0

一行代码让matplotlib图表变高大上

1 简介 matplotlib作为Python生态中最流行的数据可视化框架，虽然功能非常强大，但默认样式比较简陋，想要制作具有简洁商务风格的图表往往需要编写众多的代码来调整各种参数。...而今天要为大家介绍的dufte，就是用来通过简短的代码，对默认的matplotlib图表样式进行自动改造的Python库： 2 利用dufte自动改造matplotlib图表通过pip install...y) ax.set_xlabel('x轴示例', fontproperties=fontproperties, fontsize=16) ax.set_ylabel('y轴示例...ax.plot(x, y3, linestyle='dashdot', label='Series 3') ax.set_xlabel('x轴示例', fontproperties=fontproperties...很多时候我们在绘制柱状图时，希望把每个柱体对应的y值标注在柱体上，而通过dufte.show_bar_values()，只要其之前的绘图流程中设置了xticks，它就会帮我们自动往柱体上标注信息： #

6532 0

【MATLAB 从零到进阶】day10 概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算（上）

mu = 75, \sigma = 8）'); % 为X轴加标签 >> ylabel('频数'); % 为Y轴加标签 >> legend('第一列', '第二列', '第三列') % 为图形加标注框 ?...'); % 为X轴加标签 >> ylabel('频数'); % 为Y轴加标签 % 为图形加标注框 >> legend('\mu = 0, \sigma = 1','\mu = 15, \sigma =...n = 10, p = 0.3）随机数'); % 为X轴加标签 >> ylabel('f(x)'); % 为Y轴加标签 ?...y, 'r', 'linewidth', 3) >> xlabel('x ( \chi^2(10) )'); % 为X轴加标签 >> ylabel('f(x)'); % 为Y轴加标签 >> legend...('频率直方图', '密度函数曲线') % 为图形加标注框 ?

2.1K2 0

Matplotlib 可视化之注释与文本高级应用

今天云朵君和大家一起学习标准元素(注释和文本)以及特定元素(使用垂直标记在x轴上报告的根)的混合。...="center", va="bottom", size="small", ) 标注出函数等于零时的根 # 计算整数阶贝塞尔函数 Jn 的零点 Zx = [x for x in..., size=12, usetex=True,) 配置坐标轴 Zy = -0.6 * np.ones(len(Zx)) # 在x轴上用散点图的方式绘制出每个贝塞尔函数零点的刻度标识..., 10, 20]) # 隐藏上面和右边的轴线 ax.spines["right"].set_visible(False) ax.spines["top"].set_visible(False) # 调整左边和底部的轴线位置...matplotlib-error-latex-was-not-able-to-process-the-following-string-lp [6] Scientific Visualisation-Python

1.3K2 0

matplotlib图形的绘制

只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...fig.tight_layout() #调整子图间距 plt.subplots_adjust(wspace =0.2, hspace =0.5) # 指定X轴数据 x1 = [1,2,3,4,5,6,7...Y轴刻度字体的大小 plt.tick_params(labelsize=25) # 显示标注位置 plt.legend(loc=0,fontsize=20) # 显示Y轴的具体数据 for a,b in...Y轴刻度字体的大小 plt.tick_params(labelsize=25) # 显示标注位置 plt.legend(loc=0,fontsize=20) # 显示Y轴的具体数据 for a,b in

2.2K2 0

声音分类的迁移学习

在听觉研究中，频谱图是在垂直轴表示频率，在水平轴表示时间的音频的图示，而第三维颜色表示每个时间点x频率位置处的声音的强度。例如，这里是小提琴演奏的频谱图： ?...开始，我们将调整来自Tanticflow for Poet Google Codelab 的示例。首先，运行此命令下载再培训脚本。.../tensorflow/tensorflow/r1.1/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py 现在我们可以运行脚本来重新训练我们的频谱图 python...脚本改编自该要旨，用于麦克风声音的记录，并且这要旨使用librosa生成频谱图，以及将label_image.py在tensorflow标注脚本。...通过调整再培训的参数，或通过在光谱图上从头开始训练模型，绝对有改进的余地。我还希望训练一个模型来对声音进行分类，然后使用WaveNet 。

2.4K4 1

论文写作——origin画图

A(X)代表X轴的数据，B(Y)代表Y轴的数据。 ② 将数据填入中间的book1中。book的作用和Excel中很类似，我们可以按照自己的需要添加sheet，添加book。我们将填入。...下图左边，我们添加了一列，注意，这一列还是要Y轴的（想要改变坐标轴的属性，只要双击book中想要改变的（比如A(X)），选择Y(或者Z)），然后其它还是都不变。柱状图是这样哒。...选择 “Frequency Count” （顾名思义，数频率的嘛）这个选项，单击之后，出现下面这个框图。...然后选择Bin Center（Bin End也是可以的，要注意选择Bin End的时候，是不是标注的X轴数据）和Cumulative Frequency两列按照之前的方法作图（柱状图或者点线图或者散点图都是可以的...双击图中的点/线，可以得到下面这个框图，在这里我们可以进行点大小、线粗细的调整。 3 曲线平滑 origin功能强大，当然曲线平滑也不在话下。有时候我们得到的图是这样的。进行平滑的步骤如下。

1.8K2 0

Matplotlib

Matplotlib 官网此篇笔记参考来源为《莫烦Python》安装同之前所述，参考《Python初学基础》基本使用 2.1 基本用法 import matplotlib.pyplot as plt...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...'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') plt.show() 调整坐标轴使用.xaxis.set_ticks_position设置...里面的 text 来写标注 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 50) y = 2*x...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

1.2K2 0

数据科学 IPython 笔记本 8.4 简单的折线图

8.4 简单的折线图原文：Simple Line Plots 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook...我们现在将深入探讨，如何控制轴域和线条的外观的更多细节。调整绘图：线条颜色和样式你可能希望对绘图进行的第一个调整，是控制线条颜色和样式。plt.plot()函数接受可用于指定这些的其他参数。...调整绘图：轴域限制在为你的绘图选择默认轴域限制方面，Matplotlib 做得不错，但有时候手动控制会更好。...调整轴域限制的最基本方法是使用plt.xlim()和plt.ylim()方法： plt.plot(x, np.sin(x)) plt.xlim(-1, 11) plt.ylim(-1.5, 1.5);...标注绘图作为本节的最后一部分，我们将简要介绍图表的标签：标题，轴标签和简单图例。

9913 0

Python 绘图，我只用 Matplotlib（二）

Photo by MontyLov on Unsplash 上篇文章，我们了解到 Matplotlib 是一个风格类似 Matlab 的基于 Python 的绘图库。...在编码过程中，这两个库的使用频率较高，而这两个库的名字较长。这难免会给我们带来不便。所以我们一般给其设置别名，大大减少重复性工作量。...Axis Axis 在中文的意思是轴。官网文档对 Axis 定义解释不清楚，让我们看得云里雾里的。如果你有留意前文的组成说明图，可以看到 X Axis 和 Y Axis 的字样。...轴，纵轴就是 Y 轴。...annotate() 则是添加标注。 scatter() 函数必须传入两个参数 x 和 y。值得注意得是，它们的数据类型是列表。x 代表要标注点的横轴位置，y 代表要标注点的横轴位置。

1.4K1 0

定制人脸图像没那么难！使用TL-GAN模型轻松变脸

第二种可能方法是使用来自随机潜在向量 z 的 GAN 来生成合成图像 x_gen，即 x_gen=G(z)。问题在于合成图像没有标签，我们无法轻松地利用可用的标注数据集。...为了解决该问题，TL-GAN 模型做出了一项重要创新，即利用已有标注图像数据集 (x_real, y_real) 训练单独的特征提取器（用于离散标签的分类器或用于连续标签的回归器）模型 y=F(x)，然后将训练好的...接下来，我将潜在向量沿着特征轴 u（潜在空间中的单位向量，对应人脸的性别）移动距离 λ，到达新的位置 x_1=x_0+λu，并生成新的图像 x1=G(z1)。...灵活的交互式编辑为了查看 TL-GAN 模型控制图像生成过程的灵活程度，我构建了一个交互式 GUI 来探索沿着不同特征轴调整特征值的效果。...代码是使用 Tensorflow、Keras 和 Anaconda Python 3.6 构建的。

1.3K2 0

MATLAB数学建模之画图汇总

图形标注 title（'图形名称'） xlabel（'x轴说明'） ylabel（'y轴说明'） text（x，y，'图形说明'） legend（'图例1'，'图例2'，…） title、xlabel和...除legend函数外，其他函数同样适用于三维图形，在三维中z坐标轴说明用zlabel函数。例:绘制正弦和余弦曲线，设置图形的标题、x 轴和 y 轴的标注，设置曲线标准。...% 标题标注 title('sin(\alpha) and cos(\alpha)') % 坐标轴标注 xlabel('\alpha') ylabel('sin(\alpha) and cos...(2,1,1) plot(x,y) title('\itcos(tan(\pix))') % 坐标轴调整 subplot(2,1,2) plot(x,y) axis([0.4 0.6 -1...其中，横坐标表示各因素，左纵坐标表示频数，右纵坐标表示频率，折线表示累积的频率。该图能较好地分析各因素的重要性，可用于寻找主要问题或主要原因。

3K1 0

带你十分钟快速入门画图神器 Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。...plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.show() ? 绘制出图形之后，我们可以自己调整更多的样式，比如颜色、点、线。...设置坐标轴来看下如何设置坐标轴的范围以及名称。...通过 xlim 和 ylim 来设限定轴的范围，通过 xlabel 和 ylabel 来设置轴的名称。此外，我们也可以通过 xticks 和 yticks 来设置轴的刻度。...添加注释有时候我们需要对特定的点进行标注，我们可以使用 plt.annotate 函数来实现。这里我们要标注的点是 (x0, y0) = (π, 0)。

1.1K1 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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭