python中plot怎么設(shè)置橫縱坐標(biāo)名稱

用plot畫二維圖像時(shí)，默認(rèn)情況下的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)顯示的值有時(shí)達(dá)不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分別對(duì)橫坐標(biāo)x-axis和縱坐標(biāo)y-axis進(jìn)行設(shè)置。

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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()

此時(shí)的x軸和y軸都是只顯示偶數(shù)，其它的奇數(shù)未顯示，這樣在展示實(shí)驗(yàn)效果或放入文章中都會(huì)影響其可讀性。

為了設(shè)置坐標(biāo)軸的值，增加其可讀性，有多種方法。這里介紹的是matplotlib的函數(shù)xticks()和yticks()。

擴(kuò)展資料

基本用法：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x軸上的數(shù)據(jù):從-3到3，總共有50個(gè)點(diǎn)

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

# 定義一個(gè)線性方程

y1 = 2 * x + 1

# 定義一個(gè)二次方程

y2 = x ** 2

# 設(shè)置x軸的取值范圍為：-1到2

plt.xlim(-1, 2)

# 設(shè)置y軸的取值范圍為：-1到3

plt.ylim(-1, 3)

# 設(shè)置x軸的文本，用于描述x軸代表的是什么

plt.xlabel("I am x")

# 設(shè)置y軸的文本，用于描述y軸代表的是什么

plt.ylabel("I am y")

plt.plot(x, y2)

# 繪制紅色的線寬為1虛線的線條

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

# 顯示圖表

plt.show()

參考資料來源：

百度百科——plot

Python氣象數(shù)據(jù)處理與繪圖(18)：泰勒?qǐng)D

泰勒?qǐng)D繪制的核心思想是設(shè)計(jì)一個(gè)只有第一象限的極坐標(biāo)，并將方差，相關(guān)系數(shù)進(jìn)行捆綁，通過轉(zhuǎn)化為極坐標(biāo)系坐標(biāo)進(jìn)行繪制。為了實(shí)現(xiàn)泰勒?qǐng)D的繪制，我設(shè)計(jì)了兩個(gè)函數(shù)：

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

set_tayloraxes()函數(shù)用于建立一個(gè)泰勒?qǐng)D的坐標(biāo)系，這個(gè)自定義函數(shù)一般情況下不建議修改，每一個(gè)參數(shù)都是經(jīng)過多次調(diào)試得到的，很可能牽一發(fā)動(dòng)全身。因此，將繪圖部分的獨(dú)立成為了plot_taylor函數(shù)()，這部分函數(shù)較為簡(jiǎn)單，目的就是將需要繪圖的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)系坐標(biāo)，通過plot函數(shù)將散點(diǎn)打在泰勒?qǐng)D上，這個(gè)函數(shù)模塊較為簡(jiǎn)單，可以根據(jù)自己的輸入數(shù)據(jù)情況進(jìn)行調(diào)整。

下面介紹下函數(shù)的具體用法：

輸入：

fig： 需要繪圖的figure

rect：圖的位置，如111為1行1列第一個(gè)，122為1行2列第2個(gè)

輸出：

polar_ax：泰勒坐標(biāo)系

輸入：

axes : setup_axes返回的泰勒坐標(biāo)系

refsample ：參照樣本

sample ：評(píng)估樣本

args, *kwargs ：plt.plot()函數(shù)的相關(guān)參數(shù)，設(shè)置點(diǎn)的顏色，形狀等等。

下面給出示例：

Python實(shí)操：手把手教你用Matplotlib把數(shù)據(jù)畫出來

作者：邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）

如需轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系華章 科技

如果已安裝Anaconda Python版本，就已經(jīng)安裝好了可以使用的 Matplotlib。否則，可能要訪問官網(wǎng)并從中獲取安裝說明：

正如使用np作為 NumPy 的縮寫，我們將使用一些標(biāo)準(zhǔn)的縮寫來表示 Matplotlib 的引入：

在本書中，plt接口會(huì)被頻繁使用。

讓我們創(chuàng)建第一個(gè)繪圖。

假設(shè)想要畫出正弦函數(shù)sin(x)的線性圖。得到函數(shù)在x坐標(biāo)軸上0≤x＜10內(nèi)所有點(diǎn)的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數(shù)來在x坐標(biāo)軸上創(chuàng)建一個(gè)從0到10的線性空間，以及100個(gè)采樣點(diǎn)：

可以使用 NumPy 中的sin函數(shù)得到所有x點(diǎn)的值，并通過調(diào)用plt中的plot函數(shù)把結(jié)果畫出來：

你親自嘗試了嗎？發(fā)生了什么嗎？有沒有什么東西出現(xiàn)？

實(shí)際情況是，取決于你在哪里運(yùn)行腳本，可能無法看到任何東西。有下面幾種可能性：

1. 從.py腳本中繪圖

如果從一個(gè)腳本中運(yùn)行 Matplotlib，需要加上下面的這行調(diào)用：

在腳本末尾調(diào)用這個(gè)函數(shù)，你的繪圖就會(huì)出現(xiàn)！

2. 從 IPython shell 中繪圖

這實(shí)際上是交互式地執(zhí)行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現(xiàn)，需要在啟動(dòng) IPython 后使用所謂的%matplotlib魔法命令。

接下來，無須每次調(diào)用plt.show()函數(shù)，所有的繪圖將會(huì)自動(dòng)出現(xiàn)。

3. 從 Jupyter Notebook 中繪圖

如果你是從基于瀏覽器的 Jupyter Notebook 中看這段代碼，需要使用同樣的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入圖形，這會(huì)有兩種輸出選項(xiàng)：

在本書中，將會(huì)使用inline選項(xiàng)：

現(xiàn)在再次嘗試一下：

上面的命令會(huì)得到下面的繪圖輸出結(jié)果：

如果想要把繪圖保存下來留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

僅需要確保你使用了支持的文件后綴，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作為本章最后一個(gè)測(cè)試，讓我們對(duì)外部數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，比如scikit-learn中的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集。

為此，需要三個(gè)可視化工具：

那么開始引入這些包吧：

第一步是載入實(shí)際數(shù)據(jù)：

如果沒記錯(cuò)的話，digits應(yīng)該有兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)域：data域包含了真正的圖像數(shù)據(jù)，target域包含了圖像的標(biāo)簽。相對(duì)于相信我們的記憶，我們還是應(yīng)該對(duì)digits稍加 探索 。輸入它的名字，添加一個(gè)點(diǎn)號(hào)，然后按Tab鍵：digits.TAB，這個(gè)操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個(gè)名為images的域。images和data這兩個(gè)域，似乎簡(jiǎn)單從形狀上就可以區(qū)分。

兩種情況中，第一維對(duì)應(yīng)的都是數(shù)據(jù)集中的圖像數(shù)量。然而，data中所有像素都在一個(gè)大的向量中排列，而images保留了各個(gè)圖像8×8的空間排列。

因此，如果想要繪制出一副單獨(dú)的圖像，使用images將更加合適。首先，使用NumPy的數(shù)組切片從數(shù)據(jù)集中獲取一幅圖像：

這里是從1797個(gè)元素的數(shù)組中獲取了它的第一行數(shù)據(jù)，這行數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的是8×8=64個(gè)像素。下面就可以使用plt中的imshow函數(shù)來繪制這幅圖像：

上面的命令得到下面的輸出：

此外，這里也使用cmap參數(shù)指定了一個(gè)顏色映射。默認(rèn)情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認(rèn)的顏色映射jet。然而，在灰度圖像的情況下，gray顏色映射更有效。

最后，可以使用plt的subplot函數(shù)繪制全部數(shù)字的樣例。subplot函數(shù)與MATLAB中的函數(shù)一樣，需要指定行數(shù)、列數(shù)以及當(dāng)前的子繪圖索引（從1開始計(jì)算）。我們將使用for 循環(huán)在數(shù)據(jù)集中迭代出前十張圖像，每張圖像都分配到一個(gè)單獨(dú)的子繪圖中。

這會(huì)得到下面的輸出結(jié)果：

關(guān)于作者：Michael Beyeler，華盛頓大學(xué)神經(jīng)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的博士后，主攻仿生視覺計(jì)算模型，用以為盲人植入人工視網(wǎng)膜（仿生眼睛），改善盲人的視覺體驗(yàn)。 他的工作屬于神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域。同時(shí)他也是多個(gè)開源項(xiàng)目的積極貢獻(xiàn)者。

本文摘編自《機(jī)器學(xué)習(xí)：使用OpenCV和Python進(jìn)行智能圖像處理》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

Python設(shè)置matplotlib.plot的坐標(biāo)軸刻度間隔以及刻度范圍

import matplotlib.pyplot as plt

x_values=list(range(11))? ?#x軸的數(shù)字是0到10這11個(gè)整數(shù)

y_values=[x**2forx inx_values]? ?#y軸的數(shù)字是x軸數(shù)字的平方

plt.plot(x_values,y_values,c='green')??#用plot函數(shù)繪制折線圖，線條顏色設(shè)置為綠色

plt.title('Squares',fontsize=24)? ?#設(shè)置圖表標(biāo)題和標(biāo)題字號(hào)

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)?#設(shè)置刻度的字號(hào)

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)??#設(shè)置x軸標(biāo)簽及其字號(hào)

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)??#設(shè)置y軸標(biāo)簽及其字號(hào)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

#從pyplot導(dǎo)入MultipleLocator類，這個(gè)類用于設(shè)置刻度間隔

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軸的刻度間隔設(shè)置為1，并存在變量里

y_major_locator=MultipleLocator(10)?#把y軸的刻度間隔設(shè)置為10，并存在變量里

ax=plt.gca()?#ax為兩條坐標(biāo)軸的實(shí)例

ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)?#把x軸的主刻度設(shè)置為1的倍數(shù)

ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)?#把y軸的主刻度設(shè)置為10的倍數(shù)

plt.xlim(-0.5,11)??#把x軸的刻度范圍設(shè)置為-0.5到11，因?yàn)?.5不滿一個(gè)刻度間隔，所以數(shù)字不會(huì)顯示出來，但是能看到一點(diǎn)空白

plt.ylim(-5,110)?#把y軸的刻度范圍設(shè)置為-5到110，同理，-5不會(huì)標(biāo)出來，但是能看到一點(diǎn)空白

plt.show()

用Python設(shè)置matplotlib.plot的坐標(biāo)軸刻度間隔以及刻度范圍

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　一、用默認(rèn)設(shè)置繪制折線圖

import matplotlib.pyplot as plt

x_values=list(range(11))

#x軸的數(shù)字是0到10這11個(gè)整數(shù)

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

#y軸的數(shù)字是x軸數(shù)字的平方

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

#用plot函數(shù)繪制折線圖，線條顏色設(shè)置為綠色

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

#設(shè)置圖表標(biāo)題和標(biāo)題字號(hào)

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

#設(shè)置刻度的字號(hào)

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

#設(shè)置x軸標(biāo)簽及其字號(hào)

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

#設(shè)置y軸標(biāo)簽及其字號(hào)

plt.show()

#顯示圖表

制作出圖表

我們希望x軸的刻度是0,1,2,3,4……，y軸的刻度是0,10,20,30……，并且希望兩個(gè)坐標(biāo)軸的范圍都能再大一點(diǎn)，所以我們需要手動(dòng)設(shè)置。

二、手動(dòng)設(shè)置坐標(biāo)軸刻度間隔以及刻度范圍

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

#從pyplot導(dǎo)入MultipleLocator類，這個(gè)類用于設(shè)置刻度間隔

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軸的刻度間隔設(shè)置為1，并存在變量里

y_major_locator=MultipleLocator(10)

#把y軸的刻度間隔設(shè)置為10，并存在變量里

ax=plt.gca()

#ax為兩條坐標(biāo)軸的實(shí)例

ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)

#把x軸的主刻度設(shè)置為1的倍數(shù)

ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)

#把y軸的主刻度設(shè)置為10的倍數(shù)

plt.xlim(-0.5,11)

#把x軸的刻度范圍設(shè)置為-0.5到11，因?yàn)?.5不滿一個(gè)刻度間隔，所以數(shù)字不會(huì)顯示出來，但是能看到一點(diǎn)空白

plt.ylim(-5,110)

#把y軸的刻度范圍設(shè)置為-5到110，同理，-5不會(huì)標(biāo)出來，但是能看到一點(diǎn)空白

plt.show()

繪制結(jié)果

當(dāng)前標(biāo)題：plot函數(shù)python,plot函數(shù)坐標(biāo)軸范圍
標(biāo)題來源：http://jinyejixie.com/article18/dssdhgp.html

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