import matplotlib.pyplot as plt
x_values=list(range(11))? ?#x轴的数字是0到10这11个整数
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.show()
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))
plt.plot(x_values,y_values,c='green')
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
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
plt.plot(x,y)
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 pandas as pd
# 定义一个线性方程
# 定义一个二次方程
# 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")
# 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
百度百科——plot
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.所以呢,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
输出：
polar_ax：泰勒坐标系
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：
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第一段：用默认设置绘制折线图
#x轴的数字是0到10这11个整数
#y轴的数字是x轴数字的平方
#用plot函数绘制折线图,线条颜色设置为绿色
#设置图表标题和标题字号
#设置刻度的字号
#设置x轴标签及其字号
#设置y轴标签及其字号
#显示图表
制作出图表
第二段：手动设置坐标轴刻度间隔以及刻度范围
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
绘制结果
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