我试图修复python如何绘制我的数据。 说:
x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
matplotlib.pyplot.plot(x,y)
matplotlib.pyplot.show()
x轴的刻度以5为间隔绘制。有没有办法让它显示1的间隔?
我试图修复python如何绘制我的数据。 说:
x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
matplotlib.pyplot.plot(x,y)
matplotlib.pyplot.show()
x轴的刻度以5为间隔绘制。有没有办法让它显示1的间隔?
当前回答
这有点俗气,但到目前为止,这是我找到的最干净/最容易理解的例子。这句话来自这里SO的回答:
最干净的方法隐藏每n勾标签在matplotlib色条?
for label in ax.get_xticklabels()[::2]:
label.set_visible(False)
然后你可以循环标签,根据你想要的密度将它们设置为可见或不可见。
编辑:注意,有时matplotlib设置标签== ",所以它可能看起来像一个标签不存在,而实际上它是,只是没有显示任何东西。为了确保你在循环实际可见的标签,你可以尝试:
visible_labels = [lab for lab in ax.get_xticklabels() if lab.get_visible() is True and lab.get_text() != '']
plt.setp(visible_labels[::2], visible=False)
其他回答
如果你只是想把间距设置为一个简单的一行和最小的样板:
plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1))
对小蜱虫也很有效:
plt.gca().xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(1))
有点满口,但很紧凑
这是一个老话题了,但我偶尔会遇到这个问题,然后做了这个功能。非常方便:
import matplotlib.pyplot as pp
import numpy as np
def resadjust(ax, xres=None, yres=None):
"""
Send in an axis and I fix the resolution as desired.
"""
if xres:
start, stop = ax.get_xlim()
ticks = np.arange(start, stop + xres, xres)
ax.set_xticks(ticks)
if yres:
start, stop = ax.get_ylim()
ticks = np.arange(start, stop + yres, yres)
ax.set_yticks(ticks)
像这样控制刻度的一个警告是,一个人不再享受在添加一行后最大刻度的交互式自动更新。然后做
gca().set_ylim(top=new_top) # for example
并再次运行resadjust函数。
这有点俗气,但到目前为止,这是我找到的最干净/最容易理解的例子。这句话来自这里SO的回答:
最干净的方法隐藏每n勾标签在matplotlib色条?
for label in ax.get_xticklabels()[::2]:
label.set_visible(False)
然后你可以循环标签,根据你想要的密度将它们设置为可见或不可见。
编辑:注意,有时matplotlib设置标签== ",所以它可能看起来像一个标签不存在,而实际上它是,只是没有显示任何东西。为了确保你在循环实际可见的标签,你可以尝试:
visible_labels = [lab for lab in ax.get_xticklabels() if lab.get_visible() is True and lab.get_text() != '']
plt.setp(visible_labels[::2], visible=False)
另一种方法是设置轴定位器:
import matplotlib.ticker as plticker
loc = plticker.MultipleLocator(base=1.0) # this locator puts ticks at regular intervals
ax.xaxis.set_major_locator(loc)
根据您的需要,有几种不同类型的定位器。
下面是一个完整的例子:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as plticker
x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
loc = plticker.MultipleLocator(base=1.0) # this locator puts ticks at regular intervals
ax.xaxis.set_major_locator(loc)
plt.show()
如果有人对一般的一行程序感兴趣,只需获取当前的刻度,并通过对每个其他刻度进行采样来使用它来设置新的刻度。
ax.set_xticks(ax.get_xticks()[::2])