Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

import matplotlib.pyplot as plt

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x_values=list(range(11))   #x轴的数字是0到10这11个整数

y_values=[x**2forx inx_values]   #y轴的数字是x轴数字的平方

plt.plot(x_values,y_values,c='green')  #用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿色

plt.title('Squares',fontsize=24)   #设置图表标题和标题字号

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) #设置刻度的字号

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)  #设置x轴标签及其字号

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)  #设置y轴标签及其字号

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔

x_values=list(range(11))

y_values=[x**2forx inx_values]

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

plt.title('Squares',fontsize=24)

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

x_major_locator=MultipleLocator(1) #把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里

y_major_locator=MultipleLocator(10) #把y轴的刻度间隔设置为10，并存在变量里

ax=plt.gca() #ax为两条坐标轴的实例

ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) #把x轴的主刻度设置为1的倍数

ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) #把y轴的主刻度设置为10的倍数

plt.xlim(-0.5,11)  #把x轴的刻度范围设置为-0.5到11，因为0.5不满一个刻度间隔，所以数字不会显示出来，但是能看到一点空白

plt.ylim(-5,110) #把y轴的刻度范围设置为-5到110，同理，-5不会标出来，但是能看到一点空白

plt.show()

python中plot怎么设置横纵坐标名称

用plot画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1,13,1)

y = range(1,13,1)

plt.plot(x,y)

plt.show()

此时的x轴和y轴都是只显示偶数，其它的奇数未显示，这样在展示实验效果或放入文章中都会影响其可读性。

为了设置坐标轴的值，增加其可读性，有多种方法。这里介绍的是matplotlib的函数xticks()和yticks()。

扩展资料

基本用法：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x轴上的数据:从-3到3，总共有50个点

x = np.linspace(-1, 1, 50)

# 定义一个线性方程

y1 = 2 * x + 1

# 定义一个二次方程

y2 = x ** 2

# 设置x轴的取值范围为：-1到2

plt.xlim(-1, 2)

# 设置y轴的取值范围为：-1到3

plt.ylim(-1, 3)

# 设置x轴的文本，用于描述x轴代表的是什么

plt.xlabel("I am x")

# 设置y轴的文本，用于描述y轴代表的是什么

plt.ylabel("I am y")

plt.plot(x, y2)

# 绘制红色的线宽为1虚线的线条

plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')

# 显示图表

plt.show()

参考资料来源：

百度百科——plot

Python气象数据处理与绘图(18)：泰勒图

泰勒图绘制的核心思想是设计一个只有第一象限的极坐标，并将方差，相关系数进行捆绑，通过转化为极坐标系坐标进行绘制。为了实现泰勒图的绘制，我设计了两个函数：

set_tayloraxes(fig, location=111) 和plot_taylor(axes, refsample, sample, args, *kwargs)

set_tayloraxes()函数用于建立一个泰勒图的坐标系，这个自定义函数一般情况下不建议修改，每一个参数都是经过多次调试得到的，很可能牵一发动全身。因此，将绘图部分的独立成为了plot_taylor函数()，这部分函数较为简单，目的就是将需要绘图的数据，转换为极坐标系坐标，通过plot函数将散点打在泰勒图上，这个函数模块较为简单，可以根据自己的输入数据情况进行调整。

下面介绍下函数的具体用法：

输入：

fig： 需要绘图的figure

rect：图的位置，如111为1行1列第一个，122为1行2列第2个

输出：

polar_ax：泰勒坐标系

输入：

axes : setup_axes返回的泰勒坐标系

refsample ：参照样本

sample ：评估样本

args, *kwargs ：plt.plot()函数的相关参数，设置点的颜色，形状等等。

下面给出示例：

用Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

转自 跳转链接

　一、用默认设置绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt

x_values=list(range(11))

#x轴的数字是0到10这11个整数

y_values=[x**2 for x in x_values]

#y轴的数字是x轴数字的平方

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

#用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿色

plt.title('Squares',fontsize=24)

#设置图表标题和标题字号

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

#设置刻度的字号

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

#设置x轴标签及其字号

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

#设置y轴标签及其字号

plt.show()

#显示图表

制作出图表

我们希望x轴的刻度是0,1,2,3,4……，y轴的刻度是0,10,20,30……，并且希望两个坐标轴的范围都能再大一点，所以我们需要手动设置。

二、手动设置坐标轴刻度间隔以及刻度范围

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔

x_values=list(range(11))

y_values=[x**2 for x in x_values]

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

plt.title('Squares',fontsize=24)

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

x_major_locator=MultipleLocator(1)

#把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里

y_major_locator=MultipleLocator(10)

#把y轴的刻度间隔设置为10，并存在变量里

ax=plt.gca()

#ax为两条坐标轴的实例

ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)

#把x轴的主刻度设置为1的倍数

ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)

#把y轴的主刻度设置为10的倍数

plt.xlim(-0.5,11)

#把x轴的刻度范围设置为-0.5到11，因为0.5不满一个刻度间隔，所以数字不会显示出来，但是能看到一点空白

plt.ylim(-5,110)

#把y轴的刻度范围设置为-5到110，同理，-5不会标出来，但是能看到一点空白

plt.show()

绘制结果

当前标题：python的plt函数,python pltplot函数
文章位置：http://ybzwz.com/article/hsjhcs.html