# 修改x轴显示 fig = plt.figure(figsize=(10,5)) ax = fig.add_subplot(111) xticks = ran...
强冷冬年占比(%)',fontsize=20) ax[0,0].set_title('(a) 1289-2017',fontsize=20) ax[0,0].set_xticks(ind) ax[0,0].set_xticklabels...强冷冬年占比(%)',fontsize=20) ax[0,1].set_title('(b) 1981-2017',fontsize=20) ax[0,1].set_xticks(ind) ax[0,1].set_xticklabels...强冷冬年占比(%)',fontsize=20) ax[1,0].set_title('(c) 1290-1850',fontsize=20) ax[1,0].set_xticks(ind) ax[1,0].set_xticklabels...强冷冬年占比(%)',fontsize=20) ax[1,1].set_title('(d) 1850-2017',fontsize=20) ax[1,1].set_xticks(ind) ax[1,1].set_xticklabels
set_title('累计确诊人数', fontsize=20) axes[0, 0].set_xticks(nationwide_confirmed_count.index) axes[0, 0].set_xticklabels...1].set_title('累计治愈人数', fontsize=20) axes[0, 1].set_xticks(nationwide_cured_count.index) axes[0, 1].set_xticklabels..., 0].set_title('累计死亡人数', fontsize=20) axes[1, 0].set_xticks(nationwide_dead_count.index) axes[1, 0].set_xticklabels...[2, 0].set_title('治愈率', fontsize=20) axes[2, 0].set_xticks(nationwide_cured_ratio.index) axes[2, 0].set_xticklabels...axes[2, 1].set_title('死亡率', fontsize=20) axes[2, 1].set_xticks(nationwide_died_ratio.index) axes[2, 1].set_xticklabels
=0) # 将子图之间的间距收缩到了0 设置操作 axis内部函数 设置刻度 set_xticks([ticks_list])或者set_yticks([ticks_list]) 设置刻度的描述文字 set_xticklabels...这几个操作都需要调用axis对象的相关函数实现: 设置操作 axis内部函数 设置刻度 set_xticks([ticks_list])或者set_yticks([ticks_list]) 设置刻度的描述文字 set_xticklabels
步骤 5: 设置轴标签和图例 ax.set_xticks(index) ax.set_xticklabels(categories) plt.legend() set_xticks 和 set_xticklabels
y_ticks[::5]) axes[0].set_xticks(x[::5], x_ticks_label[::5]) axes[0].set_yticks(y_ticks[::5]) axes[0].set_xticklabels...x_ticks_label[::8]) axes[1].set_xticks(x[::5], x_ticks_label[::5]) axes[1].set_yticks(y_ticks[::5]) axes[1].set_xticklabels
showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True) axes[0, 0].set_xticks(pos) axes[0, 0].set_xticklabels
(15),x='country',y='1950',ax=axes[0]) axes[0].set_title('Most Populated countries in 1950') axes[0].set_xticklabels...(15),x='country',y='2023',ax=axes[1]) axes[1].set_title('Most Populated countries in 2023') axes[1].set_xticklabels
(counts_mr) for v in counts_mr.values][:rank], ax=axes[1] ) 27axes[0].set_ylim((0, 0.20)) 28axes[0].set_xticklabels...(counts_er.index, rotation=90) 29axes[1].set_ylim((0, 0.20)) 30axes[1].set_xticklabels(counts_mr.index
sum(counts_mr) for v in counts_mr.values][:rank], ax=axes[1] ) axes[0].set_ylim((0, 0.20)) axes[0].set_xticklabels...(counts_er.index, rotation=90) axes[1].set_ylim((0, 0.20)) axes[1].set_xticklabels(counts_mr.index, rotation
[::5]) plt.yticks(y_ticks[::5]) axes[0].set_xticks(x[::5]) axes[0].set_yticks(y_ticks[::5]) axes[0].set_xticklabels...(x_ticks_label[::5]) axes[1].set_xticks(x[::5]) axes[1].set_yticks(y_ticks[::5]) axes[1].set_xticklabels
, 'k--') ax2.plot(data, 'b-', drawstyle='steps-post') 刻度和标签 ax 对象(子图对象)有不同的方法来自定义绘图: ‘Set_xticks’和set_xticklabels
#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...[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 axs[1].set_xticklabels
y) for y,m in zip(df.date.dt.year, df.date.dt.month_name())] plt.gca().set_xticks(x[::6]) plt.gca().set_xticklabels
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。...但我们可以通过set_xticklabels将任何其他的值用作标签: ? ? 说明: Y轴的修改方式与此类似,只需将上述代码中的x替换为y即可。
August', 'September', 'October', 'November', 'December'] axes[-1].set_xticks(range(1, 13)) axes[-1].set_xticklabels...(month_order) axes[-1].tick_params(axis='x', labelsize='30') axes[-1].set_xticklabels(month_order) for
preprocessing.StandardScaler().fit_transform(subAcquisitions[1][b]), cmap="Greys_r") axs[b].set_title(title); axs[b].set_xticklabels
'births', index='dayofweek', columns='decade', aggfunc='mean').plot() plt.gca().set_xticklabels
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