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matplotlib:如何更改日志刻度的yticklabel大小？

在matplotlib中，可以使用yticks函数来更改日志刻度的yticklabel大小。具体步骤如下：

导入matplotlib库：import matplotlib.pyplot as plt
创建一个图形对象：fig = plt.figure()
创建一个子图对象：ax = fig.add_subplot(111)
绘制图形并设置刻度为对数刻度：ax.plot(x, y)，ax.set_yscale('log')
获取当前刻度标签：yticks = ax.get_yticks()
设置刻度标签的字体大小：ax.set_yticklabels(yticks, fontsize=12)

完整的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图形对象和子图对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# 绘制图形并设置刻度为对数刻度
ax.plot(x, y)
ax.set_yscale('log')

# 获取当前刻度标签
yticks = ax.get_yticks()

# 设置刻度标签的字体大小
ax.set_yticklabels(yticks, fontsize=12)

# 显示图形
plt.show()

这样就可以更改日志刻度的yticklabel大小了。

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而plt.setp可以更改属性在没有任何参数的对象上调用this会打印出该对象可以接受的属性值: >>> plt.setp(l2) ......，例如：图例的位置、字体属性、大小，颜色，样式、图例中的列数，等等可以在创建前设置，也可以在创建后使用get_legend提取，并使用getp、setp函数。...5、cycler 你有没有想过Matplotlib是如何自己改变颜色或循环不同风格的?...下面，我们创建四种不同的线条样式，允许Matplotlib循环使用不同的线条颜色，样式和大小: line_prop_cycler = ( cycler(color=list("rgcy"))...首先应该指定的两个参数是axis和which。这些参数将应用于X或Y轴刻度，以及最小和最大刻度。大多数时候，在Matplotlib中不会看到小刻度。

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Matplotlib使用(1)

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Python3.0科学计算学习之绘图（三

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12个最常用的matplotlib图例！！

= np.sin(2 * x) # 第三个数据系列，正弦函数的倍频 # 创建一个Matplotlib图表 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 设置图表的大小 # 绘制折线图...Matplotlib图表 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 设置图表的大小 # 绘制散点图 plt.scatter(x, y1, label='Random Data',...可以根据自己的数据集和需求进一步自定义热力图，例如更改颜色映射、调整数值标签格式、添加自定义标题等。 7、饼图饼图（Pie Chart）：用于显示数据的部分与整体的比例，通常用于显示类别的占比。...可以根据自己的数据集和需求进一步自定义饼图，例如更改颜色、调整百分比格式、添加自定义标题等。...ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(10)) # 最多显示10个日期刻度 # 自定义日期刻度标签的格式 from matplotlib.dates

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动态气泡图绘制，超简单~~

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