python画图加行列坐标轴名称

A. python中画图，坐标轴如何加粗

选择图片上方的箭头，双击图片，在右下方有个“more properties...”，单击打开里面有个“LineWidth”，修改就可以改变线宽！

或者使用下面的语句
h=plot(x,y)
g=get(h,'Parent')
set(g,'LineWidth',2)

B. python中作图时怎么确定坐标轴宽度

[python] view plain print?
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">>>> import numpy as np</span>
[python] view plain print?
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.arange(-5,5,0.01)
>>> y=x**3
>>> plt.axis([-6,6,-10,10])
[-6, 6, -10, 10]
>>> plt.plot(x,y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x03C642B0>]
>>> plt.show()
画出来的图形如下：
另外坐标轴坐标区间设定还有另一种方法：
[python] view plain print?
xlim((xmin,max)) #设置坐标轴的最大最小区间
xlim(xmin,xmax) #设置坐标轴的最大最小区间
ylim((ymin,ymax))#设置坐标轴的最大最小区间
ylim(ymin,ymax) #设置坐标轴的最大最小区间
所以下面：
[python] view plain print?
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.arange(-5,5,0.01)
>>> y=x**3
>>> plt.xlim(-6,6)
(-6, 6)
>>> plt.ylim(-500,500)
(-500, 500)
>>> plt.plot(x,y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0381A4B0>]
>>> plt.show()
则图形为：
很明显，图形的坐标区间改变了！自己可以根据喜好或需求修改区间。

C. Python使用matplotlib绘图，如何在绘图结果上显示每个点的坐标

importmatplotlib.pyplotasplt
importrandom
x1=list(range(10))
y1=[random.randint(0,10)foriinrange(10)]
plt.plot(x1,y1,color='r',markerfacecolor='blue',marker='o')
fora,binzip(x1,y1):
plt.text(a,b,(a,b),ha='center',va='bottom',fontsize=10)

plt.legend()
plt.show()

D. python中怎么让图所有坐标轴都有刻度

plt.tick_params(top='on', right='on', which='both') # 显示上侧和右侧的刻度
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' #将x轴的刻度线方向设置向内
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' #将y轴的刻度方向设置向内
（PS：如果第一次运行上面的两个命令坐标轴没有朝内的话，关闭图像，再运行一次就可以达到效果了。）

E. python中plot怎么设置横纵坐标名称

用plot画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。

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()

此时的x轴和y轴都是只显示偶数，其它的奇数未显示，这样在展示实验效果或放入文章中都会影响其可读性。

为了设置坐标轴的值，增加其可读性，有多种方法。这里介绍的是matplotlib的函数xticks()和yticks()。

(5)python画图加行列坐标轴名称扩展阅读

基本用法：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x轴上的数据:从-3到3，总共有50个点

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

# 定义一个线性方程

y1 = 2 * x + 1

# 定义一个二次方程

y2 = x ** 2

# 设置x轴的取值范围为：-1到2

plt.xlim(-1, 2)

# 设置y轴的取值范围为：-1到3

plt.ylim(-1, 3)

# 设置x轴的文本，用于描述x轴代表的是什么

plt.xlabel("I am x")

# 设置y轴的文本，用于描述y轴代表的是什么

plt.ylabel("I am y")

plt.plot(x, y2)

# 绘制红色的线宽为1虚线的线条

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

# 显示图表

plt.show()

F. 用fplot命令画出函数图像了，接着怎样加注坐标轴标识和图形标题呢请教高手啊！

Axis([xmin xmax ymin ymax])－－对坐标轴进行调整。
Xlabel(‘string’)－－给x轴加上标注
Ylabel(‘string’)－－给y轴加上标注
Title(‘string’)－－给图形加上标题
Grid on或grid off－－在图形中添加或去掉 网格图
Text(x,y,’string’,’option’)－－在指定坐标位置(x,y)处，写出string给出的字符串。
Gtext(‘string’)－－在图形的某一位置写出由string给出的字符串。

G. python plt怎么设定轴名

[python] view plain print?
from pylab import *
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

xmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数
xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置x轴标签文本的格式
xminorLocator = MultipleLocator(5) #将x轴次刻度标签设置为5的倍数

ymajorLocator = MultipleLocator(0.5) #将y轴主刻度标签设置为0.5的倍数
ymajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置y轴标签文本的格式
yminorLocator = MultipleLocator(0.1) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数

t = arange(0.0, 100.0, 1)
s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01)

ax = subplot(111) #注意:一般都在ax中设置,不再plot中设置
plot(t,s,'--b*')

#设置主刻度标签的位置,标签文本的格式
ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter)

ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)
ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter)

#显示次刻度标签的位置,没有标签文本
ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)
ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)

ax.xaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度
ax.yaxis.grid(True, which='minor') #y坐标轴的网格使用次刻度

show()

H. python matlibplot 画图控制对数坐标刻度显示

你试试下面这句指令，主要是subsy控制的，你的那个指令是控制x轴的，并且不太好使。我试了下面这个还挺好使的。

ax.set_yscale('log',nonposy='mask',subsy=[0])

I. Python的 matplotlib画图，怎么把子图的每个横坐标显示出来

ax = subplots(nrows,ncols,sharex,sharey,squeeze,subplot_kw,gridspec_kw,**fig_kw)

创建画布和子图。

nrows和ncols表示将画布分割成几行几列 ，

sharex和sharey表是共用xy轴的设置。

squeeze bool

a.默认参数为True：额外的维度从返回的Axes(轴)对象中挤出，对于N*1或1*N个子图，返回一个1维数组，对于N*M，N>1和M>1返回一个2维数组。

b.为False，不进行挤压操作：返回一个元素为Axes实例的2维数组，即使它最终是1x1。

subplot_kw:字典类型，可选参数。把字典的关键字传递给add_subplot()来创建每个子图。

subplot_kw:字典类型，可选参数。把字典的关键字传递给add_subplot()来创建每个子图。

gridspec_kw:字典类型，可选参数。把字典的关键字传递给GridSpec构造函数创建子图放在网格里(grid)。

**fig_kw：把所有详细的关键字参数传给figure()函数。

可见你没有办法单独设置某个子图的ax的。

J. python matplotlib画的图坐标轴重叠，如何解决

1.tight_layout命令：主要用于自动调整绘图区的大小及间距，使所有的绘图区及其标题、坐标轴标签等都可以不重叠的完整显示在画布上。

2.使用方法：fig.tight_layout()

效果如图：

3.此外

tight_layout命令还有三个关键字参数：pad、w_pad、h_pad。

• pad用于设置绘图区边缘与画布边缘的距离大小

• w_pad用于设置绘图区间水平距离的大小

• h_pad用于设置绘图区间垂直距离的大小

使用方法：

fig.tight_layout(pad=0.4, w_pad=3.0, h_pad=3.0)

效果如下：