更改 Matplotlib 图形的 x 或 y 刻度
原文:https://www.geesforgeks.org/change-the-x-or-y-ticks-of-a-matplotlib-figure/
Matplotlib 是 Python 中可视化数据的绘图库，灵感来源于 MATLAB，意思是使用的术语(轴、图形、绘图)将与 MATLAB 中使用的术语相似。【Pyplot】是 Matplotlib 库中的一个模块，是 Matplotlib 模块的类壳接口。
有许多方法可以改变 Matplotlib 图的轴的刻度间隔。这里讨论一些最简单的方法。
方法 1:xtpicks()和 yticks()
xtpicks()和 yticks() 函数以列表对象作为参数。列表中的元素表示显示刻度的相应操作的位置。我们也可以使用这些函数设置轴的刻度标签，但是，这里我们将只关注更改轴的刻度间隔。要了解这些功能的更多信息，请点击xtpicks()和 yticks() 。
语法:
对于 x 轴:matplotlib.pyplot.xtpicks()
对于 y 轴:matplotlib.pyplot.yticks()
为了创建记号列表，我们将使用 numpy.arange(start，stop，step)，start 作为记号的起始值，stop 作为非包含性的结束值，step 作为记号之间的整数空间。
下面的例子说明了 matplotlib.pyplot.xtpicks()和 matplotlib.pyplot.yticks()方法:
示例:
蟒蛇 3
# Code to change the interval of ticks of axes using xticks() and yticks()
# Importing libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#Creating x-value and y-value of data
x = [5, 10, 15, 20]
y = [10, 20, 30, 40]
# Plotting the data
plt.plot(x, y)
# Setting the interval of ticks of x-axis to 5.
listOf_Xticks = np.arange(0, 25, 5)
plt.xticks(listOf_Xticks)
# Setting the interval of ticks of y-axis to 10.
listOf_Yticks = np.arange(0, 50, 10)
plt.yticks(listOf_Yticks)
# Giving title to the plot
plt.title('matplotlib.pyplot.xticks() and matplotlib.pyplot.yticks() Example')
plt.show()
输出:
这里我们可以看到 x 轴上的刻度范围是[0，25]，间隔为 5，y 轴上的刻度范围是[0，50]，间隔为 10。这就是我们所设置的 np.arange()的参数。
注意:上述函数(即 xticks()和 yticks())对 AxesSubplot 对象不起作用。为此，以下方法将起作用。
方法 2 : set_ticks()
与上述方法类似， set_ticks() 也以列表对象为自变量，其元素表示轴上 ticks 的位置。
语法:
x 轴:
axessubplot.xaxis.set_ticks()
对于 y 轴:
axessubplot.yaxis.set_ticks()
注意:此方法对 matplotlib.pyplot 对象不起作用。
以下示例说明了 AxesSubplot.xaxis.set_ticks()和 AxesSubplot.yaxis.set_ticks()方法:
示例:
蟒蛇 3
# Code to change the interval of ticks of axes
# using set_ticks() method
# Importing libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Creating x-value and y-value of data
x = [1, 2, 3, 4]
y = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
# Creating a subplot with 2 row and 1 column
fig, (axes1, axes2) = plt.subplots(2, 1)
# Plotting first axes object i.e. axes1 and labeling
# its x and y axes
axes1.plot(x, y)
axes1.set_ylabel('y-axis')
axes1.set_xlabel('x-axis')
# Setting the interval of ticks of x-axis to 1 and of y-axis
# to 0.1 of first axes i.e. axes1.
axes1.xaxis.set_ticks(np.arange(0, 5, 1))
axes1.yaxis.set_ticks(np.arange(0, 0.5, 0.1))
# Plotting first axes object i.e. axes1 and labeling its
# x and y axes
axes2.plot(x, y)
axes2.set_ylabel('y-axis')
axes2.set_xlabel('x-axis')
# Setting the interval of ticks of x-axis to 0.5 and
# of y-axis to 0.05 of second axes i.e. axes2.
axes2.xaxis.set_ticks(np.arange(0, 4.5, 0.5))
axes2.yaxis.set_ticks(np.arange(0, 0.45, 0.05))
# Giving title to the figure object i.e. fig
fig.suptitle('set_ticks() Example')
fig.tight_layout(pad=3.0)
plt.show()
输出:
方法三:设置_xtpicks()和设置 _yticks()
set_xtpicks()和 set_yticks() 函数以列表对象作为参数。列表中的元素表示显示刻度的相应操作的位置。
语法:
x 轴:
axsexbplot.set_xts()轴
对于 y 轴:
axessubplot.set_yticks()
注意:此方法不适用于 matplotlib.pyplot 对象。
下面的例子说明了 AxesSubplot.set_xticks()和 AxesSubplot.set_yticks()方法:
示例:
蟒蛇 3
# Code to change the interval of ticks of axes
# using set_xticks() and set_yticks() methods
# Importing libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#Creating x-value and y-value of data
x = [1, 2, 3, 4]
y = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
# Creating a subplot with 2 row and 1 column
fig, (axes1, axes2) = plt.subplots(2, 1)
# Plotting first axes object i.e. axes1 and
# labeling its x and y axes
axes1.plot(x, y)
axes1.set_ylabel('y-axis')
axes1.set_xlabel('x-axis')
# Setting the interval of ticks of x-axis to 1 and of
# y-axis to 0.1 of first axes i.e. axes1.
axes1.set_xticks(np.arange(0, 5, 1))
axes1.set_yticks(np.arange(0, 0.5, 0.1))
# Plotting first axes object i.e. axes1 and labeling
# its x and y axes
axes2.plot(x, y)
axes2.set_ylabel('y-axis')
axes2.set_xlabel('x-axis')
# Setting the interval of ticks of x-axis to 0.5 and
# of y-axis to 0.05 of second axes i.e. axes2.
axes2.set_xticks(np.arange(0, 4.5, 0.5))
axes2.set_yticks(np.arange(0, 0.45, 0.05))
#Giving title to the figure object i.e. fig
fig.suptitle('set_xticks() and set_yticks() Example')
fig.tight_layout(pad=3.0)
plt.show()
输出:
