首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Matplotlib应从x轴上的0开始,主刻度和次要刻度应指向轴内

Matplotlib是一个Python的数据可视化库,用于创建各种类型的图表和图形。它提供了丰富的功能和灵活的配置选项,使用户能够自定义图表的外观和行为。

在Matplotlib中,要将x轴从0开始,可以使用set_xlim函数来设置x轴的范围。具体步骤如下:

  1. 导入Matplotlib库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建一个图形对象和一个子图对象:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()
  1. 使用set_xlim函数设置x轴的范围为0到最大值:
代码语言:txt
复制
ax.set_xlim(0, max_value)

其中,max_value是x轴上的最大值。

  1. 可选:使用set_xticks函数设置主刻度的位置,使用set_xticks函数设置次要刻度的位置:
代码语言:txt
复制
ax.set_xticks(major_ticks)
ax.set_xticks(minor_ticks, minor=True)

其中,major_ticksminor_ticks是刻度的位置列表。

  1. 可选:使用set_xticklabels函数设置主刻度的标签,使用set_xticklabels函数设置次要刻度的标签:
代码语言:txt
复制
ax.set_xticklabels(major_labels)
ax.set_xticklabels(minor_labels, minor=True)

其中,major_labelsminor_labels是刻度的标签列表。

最后,使用plt.show()函数显示图表。

Matplotlib的优势在于它的灵活性和丰富的功能。它支持各种类型的图表,包括线图、散点图、柱状图、饼图等,可以满足不同数据可视化的需求。此外,Matplotlib还提供了丰富的配置选项,使用户能够自定义图表的外观和行为。

Matplotlib的应用场景非常广泛,包括科学研究、数据分析、机器学习、工程可视化等领域。它可以用于绘制实验数据的曲线图、展示统计数据的柱状图、绘制地理数据的地图等。

腾讯云提供了一系列与数据可视化相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关页面。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据科学 IPython 笔记本 8.13 自定义刻度

每个axes都有属性xaxisyaxis,它们又具有一些属性,包括构成直线,刻度标签。 主要和次要刻度 在每个,有主要刻度标记次要刻度标记概念。...matplotlib inline import numpy as np ax = plt.axes(xscale='log', yscale='log') ax.grid(); 我们在这里看到每个刻度线显示为一个大刻度线一个标签...这些刻度属性 - 位置标签 - 也就是说,可以通过设置每个formatterlocator对象来定制。...> ''' 我们看到主要和次要刻度标签位置都由LogLocator指定(这对于对数图是有意义...给定此最大数量,Matplotlib 将使用内部逻辑来选择特定刻度位置: # 对于每个,设置 x y 主要定位器 for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator

4.4K20

Matplotlib自定义坐标刻度实现示例

坐标刻度线也不例外。每个 axes 都有 xaxis yaxis 属性,每个属性同样包含构成坐标线条、刻度标签全部属性。 1 主要刻度次要刻度 每一个坐标都有主要刻度线与次要刻度线。...我们发现每个主要刻度都显示为一个较大刻度线标签,而次要刻度都显示为一个较小刻度线,且不显示标签。...可以通过设置每个坐标 formatter 与 locator 对象,自定义这些刻度属性(包括刻度线位置标签)。...<matplotlib.ticker.NullFormatter object at 0x10752dc18 我们会发现,主要刻度标签次要刻度标签位置都是通过一个 LogLocator 对象(...(默认)为标量值设置标签 LogFormatter 对数坐标默认格式生成器 到此这篇关于Matplotlib自定义坐标刻度实现示例文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib自定义坐标刻度内容请搜索

9K30
  • Matplotlib 可视化之图表层次结构

    每个figure可以有一个或多个axes,每个axes通常由四条边(左、、右、下)包围,称为spines。每一根spines都可以装饰有主刻度刻度(可以指向内部或外部)、刻度标签标签。...默认情况下,matplotlib只装饰左边下面的spines边框。 Axis刻度spines边线称为。水平x,垂直是y。...每个每一个都是由一个spines轴线,刻度、次刻度刻度标签、次刻度标签一个标签组成。 Spines轴线 Spines是连接刻度线和数据区域边界轴线。...ax.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3) # 单独设置X坐标(垂直方向)网格线 ax.xaxis.grid...(左/下、右/)or(、副)刻度线 label1On,label2On : bool分别表表示是否显示axis(左/下、右/)or(、副)刻度值 可以将每个 Matplotlib 对象都看成是子对象

    4.3K30

    深度学习基础之matplotlib,一文搞定各个示例

    Axis(坐标) 这是一种类似数轴对象。可以通过Axis以及Axis方法设置坐标刻度样式坐标值。刻度位置由Locater对象决定, 刻度对应值由Formatter对象决定。...2维空间Axes包含两个Axis(即x与y),3维空间Axes包含三个Axis(即x,yz)。这里注意区别AxesAxis概念。...Axis是一个数轴对象,它主要用于设置一个Axes里面的数据约束(即两个端点值)ticks(就是标记刻度tick-labels刻度标签。...xticksyticks: 为x,y刻度刻度设置颜色、大小、方向,以及标签大小。...='major') #x坐标网格使用定义刻度格式 ax1.set_xticks([]) #去除坐标刻度 ax1.set_xticks((-5,-3,-1,1,3,5))

    1.5K40

    数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(一)

    隐藏刻度与标签 增减刻度数量 自定义刻度 格式生成器与定位器小结 x 刻度与标签 刻度范围 去掉坐标 调整日期自适应 标签、刻度、标签相关说明 双坐标 图例 同时显示多个图例 Matplotlib...plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100) # 获取当前轴,必要时创建一个 ax = plt.gca() # 设置将X刻度值放在底部X ax.xaxis.set_ticks_position...每个 axes都有 xaxis yaxis属性,每个属性同样包含构成坐标线条、刻度标签全部属性。...标签、刻度与标签相关说明 当一张figure画布,只有一个图时候,通过如下方式设置: plt.xlabel 设置x标签说明。 plt.xticks 设置x刻度标签。...当一张figure画布,有多个图形时候,通过如下方式设置,除了通过plt对象外,我们还可以通过子绘图对象来设置与获取标签与刻度。 ax.set_xlim 设置x刻度范围。

    3.7K40

    Matpotlib绘图遇到时间刻度就犯难?现在,一次性告诉你四种方法

    刻度位置。 SymmetricalLogLocator 与符号规范一起使用定位器;对于超出阈值部分,其工作原理类似于LogLocator,如果在限制范围,则将其加0。...(直接翻译,感觉用不多)。 AutoMinorLocator 为线性且刻度线等距分布时,副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量次要间隔,根据主要间隔默认为4或5。...以上就是对matplotlib 刻度位置刻度标签形式介绍,大家也只需了解一两个常用即可,其他用时再到matplotlib查找即可。...='o',ms=6, mec='#FD6174',mew=1.5, mfc='w') #设置x刻度格式 day = mdates.DayLocator(interval=2) #刻度为天,间隔...(date_label) #设置刻度旋转角度刻度label于刻度距离pad ax.tick_params(axis='x',labelrotation=15,labelsize=8,length

    2.8K41

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    ) # 在图表中绘制散点图 main_ax.plot(x, y, 'ok', markersize=3, alpha=0.2) # 分别在xy方向绘制直方图 x_hist.hist(x, 40...每个axes对象都有着属性xaxisyaxis,表示 x y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度标签。 主要次要刻度 在每个坐标,都有主要刻度次要刻度概念。...正如名字指代,主要刻度通常是大更多用到,而次要刻度通常是小。...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度,但是在对数图表中我们可能会看到它们: 在 Matplotlib 2.0 之后,当 axis 跨度过大时,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改...> 我们看到主要和次要刻度位置都是使用LogLocator

    7.9K30

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    ) # 在图表中绘制散点图 main_ax.plot(x, y, 'ok', markersize=3, alpha=0.2) # 分别在xy方向绘制直方图 x_hist.hist(x, 40...每个axes对象都有着属性xaxisyaxis,表示 x y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度标签。 主要次要刻度 在每个坐标,都有主要刻度次要刻度概念。...正如名字指代,主要刻度通常是大更多用到,而次要刻度通常是小。...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度,但是在对数图表中我们可能会看到它们: 在 Matplotlib 2.0 之后,当 axis 跨度过大时,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改...> 我们看到主要和次要刻度位置都是使用LogLocator

    8K10

    学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

    ) # 在图表中绘制散点图 main_ax.plot(x, y, 'ok', markersize=3, alpha=0.2) # 分别在xy方向绘制直方图 x_hist.hist(x, 40...每个axes对象都有着属性xaxisyaxis,表示 x y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度标签。 主要次要刻度 在每个坐标,都有主要刻度次要刻度概念。...正如名字指代,主要刻度通常是大更多用到,而次要刻度通常是小。...我们看到每个主要刻度显示了一个大标志标签,而每个次要刻度显示了一个小刻度标志没有标签。 这些刻度属性,位置标签,都可以使用每个formatterlocator对象进行个性化设置。...注意上图中我们去除了 x 标签(但是保留了刻度或网格线),y 刻度标签都被去除了。图表中没有刻度标签在很多情况下很有用,例如,当你希望展示一个图像网格。

    10.7K11

    Matplotlib绘图遇到时间刻度就犯难?现在,一次性告诉你四种方法

    刻度位置。 SymmetricalLogLocator 与符号规范一起使用定位器;对于超出阈值部分,其工作原理类似于LogLocator,如果在限制范围,则将其加0。...(直接翻译,感觉用不多)。 AutoMinorLocator 为线性且刻度线等距分布时,副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量次要间隔,根据主要间隔默认为4或5。...刻度位置刻度标签形式介绍,大家也只需了解一两个常用即可,其他用时再到matplotlib查找即可。...='o',ms=6, mec='#FD6174',mew=1.5, mfc='w') #设置x刻度格式 day = mdates.DayLocator(interval=2) #刻度为天,间隔...(date_label) #设置刻度旋转角度刻度label于刻度距离pad ax.tick_params(axis='x',labelrotation=15,labelsize=8,length

    2.4K30

    matplotlib绘图基础

    u’2.0′, u’2.5′, u’3.0‘] 获得X上表示刻度线列表,可看到X共有10条刻度线: >>> axis.get_ticklines() <a list of 10 Line2D...] 获取x上坐标最小最大值 xmin, xmax = plt.gca().get_xlim() MatPlotLib中设置坐标刻度标签刻度标签显示 {配置刻度线位置Locator类-控制刻度标签显示...# x坐标网格使用刻度 ax.yaxis.grid( True, which = ‘minor’) # y坐标网格使用次刻度 上面的示例中,实际刻度标签刻度标签文本是重叠...示例2 下面的程序设置X刻度为π/4,副刻度为π/20,并且刻度标签用数学符号显示π。...”, ”, ”, ”]) 分别设置xy刻度字体大小 for tick in ax.xaxis.get_major_ticks(): tick.label1.set_fontsize

    6.5K30

    11种 Matplotlib 科研论文图表实现 !!

    ) # 在图表中绘制散点图 main_ax.plot(x, y, 'ok', markersize=3, alpha=0.2) # 分别在xy方向绘制直方图 x_hist.hist(x, 40...每个 axes 对象都有着属性xaxisyaxis,表示 x y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度标签。 (1)主要次要刻度 在每个坐标,都有主要刻度次要刻度概念。...正如名字指代,主要刻度通常是大更多用到,而次要刻度通常是小。...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度,但是在对数图表中我们可能会看到它们: 在 Matplotlib 2.0 之后,当 axis 跨度过大时,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改...标签(但是保留了刻度或网格线),y 刻度标签都被去除了。

    24010

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    ) # 在图表中绘制散点图 main_ax.plot(x, y, 'ok', markersize=3, alpha=0.2) # 分别在xy方向绘制直方图 x_hist.hist(x, 40...每个axes对象都有着属性xaxisyaxis,表示 x y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度标签。 主要次要刻度 在每个坐标,都有主要刻度次要刻度概念。...正如名字指代,主要刻度通常是大更多用到,而次要刻度通常是小。...我们看到每个主要刻度显示了一个大标志标签,而每个次要刻度显示了一个小刻度标志没有标签。 这些刻度属性,位置标签,都可以使用每个formatterlocator对象进行个性化设置。...注意上图中我们去除了 x 标签(但是保留了刻度或网格线),y 刻度标签都被去除了。图表中没有刻度标签在很多情况下很有用,例如,当你希望展示一个图像网格。

    10.3K21

    matplotlib绘图基础

    初看起来,当你开始使用这个Python数据可视化库绘制图形时,似乎有很多组件需要考虑。事实,这个库非常灵活,并且有很多内置默认设置,不需要写很多代码就可以完成图形绘制。...让我们从一个简单示例开始: # 导入必要模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np# 产生0~10之间间隔均匀100个数字序列...坐标是plot()scatter()等函数绘制区域,可以包含与其相关刻度(tick)、标签(label)等。图可以包含多个坐标。 你可能会疑惑了?...每个坐标都有一个x一个y(这句话有点难以理解,主要是因为在英语中AxesAxis都翻译为,其实Axes可以理解为子图),它们包含刻度刻度包含主要和次要刻度线刻度标签。...例如,比如示例中xy位置为0.65,指的是从宽度高度65%开始,宽和高范围为0.2,表示坐标大小为图宽度高度20%。 显示图形如下: ?

    1.2K31

    40000字 Matplotlib 实战

    ) # 在图表中绘制散点图 main_ax.plot(x, y, 'ok', markersize=3, alpha=0.2) # 分别在xy方向绘制直方图 x_hist.hist(x, 40...每个axes对象都有着属性xaxisyaxis,表示 x y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度标签。 主要次要刻度 在每个坐标,都有主要刻度次要刻度概念。...正如名字指代,主要刻度通常是大更多用到,而次要刻度通常是小。...我们看到每个主要刻度显示了一个大标志标签,而每个次要刻度显示了一个小刻度标志没有标签。 这些刻度属性,位置标签,都可以使用每个formatterlocator对象进行个性化设置。...注意上图中我们去除了 x 标签(但是保留了刻度或网格线),y 刻度标签都被去除了。图表中没有刻度标签在很多情况下很有用,例如,当你希望展示一个图像网格。

    7.9K30

    可能是全网最全Matplotlib可视化教程

    ) # 在图表中绘制散点图 main_ax.plot(x, y, 'ok', markersize=3, alpha=0.2) # 分别在xy方向绘制直方图 x_hist.hist(x, 40...每个axes对象都有着属性xaxisyaxis,表示 x y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度标签。 主要次要刻度 在每个坐标,都有主要刻度次要刻度概念。...正如名字指代,主要刻度通常是大更多用到,而次要刻度通常是小。...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度,但是在对数图表中我们可能会看到它们: 在 Matplotlib 2.0 之后,当 axis 跨度过大时,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改...> 我们看到主要和次要刻度位置都是使用LogLocator

    8.6K10

    数据可视化初体验,matplotlib快速上手!

    () # 让代码产生效果,如图例名称 plt.show() # 显示图像 参数说明: xx数字 y:y数字 ls:折线风格 color:线条颜色 lw: 折线线条宽度 label...) plt.ylim(0,1) plt.show() 参数说明: 对x操作plt.xlim(xmin,xmax),同理对y操作plt.ylim(ymin,ymax) xmin:x刻度最小值...xmax:x刻度最大值 3.效果 生成同样散点分布图,如果把x刻度调成与生成范围一致(2~9),我们就会发现散点均匀分布满了x范围。...plt.legend() plt.xlim(2,9) plt.ylim(0,1) plt.show() x刻度2~9 四、xlabel()函数 1....函数功能 绘制刻度线网格线 2.实例代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.1, 10, 100

    1.3K30

    全文 40000 字,最强(全) Matplotlib 实操指南

    ) # 在图表中绘制散点图 main_ax.plot(x, y, 'ok', markersize=3, alpha=0.2) # 分别在xy方向绘制直方图 x_hist.hist(x, 40...每个axes对象都有着属性xaxisyaxis,表示 x y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度标签。 主要次要刻度 在每个坐标,都有主要刻度次要刻度概念。...正如名字指代,主要刻度通常是大更多用到,而次要刻度通常是小。...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度,但是在对数图表中我们可能会看到它们: 在 Matplotlib 2.0 之后,当 axis 跨度过大时,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改...> 我们看到主要和次要刻度位置都是使用LogLocator

    6.2K30
    领券