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。

巴州网站建设公司创新互联,巴州网站设计制作，有大型网站制作公司丰富经验。已为巴州上千余家提供企业网站建设服务。企业网站搭建\成都外贸网站制作要多少钱，请找那个售后服务好的巴州做网站的公司定做！

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()。

扩展资料

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()

参考资料来源：

百度百科——plot

Python气象数据处理与绘图(18)：泰勒图

泰勒图绘制的核心思想是设计一个只有第一象限的极坐标，并将方差，相关系数进行捆绑，通过转化为极坐标系坐标进行绘制。为了实现泰勒图的绘制，我设计了两个函数：

set_tayloraxes(fig, location=111) 和plot_taylor(axes, refsample, sample, args, *kwargs)

set_tayloraxes()函数用于建立一个泰勒图的坐标系，这个自定义函数一般情况下不建议修改，每一个参数都是经过多次调试得到的，很可能牵一发动全身。因此，将绘图部分的独立成为了plot_taylor函数()，这部分函数较为简单，目的就是将需要绘图的数据，转换为极坐标系坐标，通过plot函数将散点打在泰勒图上，这个函数模块较为简单，可以根据自己的输入数据情况进行调整。

下面介绍下函数的具体用法：

输入：

fig： 需要绘图的figure

rect：图的位置，如111为1行1列第一个，122为1行2列第2个

输出：

polar_ax：泰勒坐标系

输入：

axes : setup_axes返回的泰勒坐标系

refsample ：参照样本

sample ：评估样本

args, *kwargs ：plt.plot()函数的相关参数，设置点的颜色，形状等等。

下面给出示例：

Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来

作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）

如需转载请联系华章 科技

如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则，可能要访问官网并从中获取安装说明：

正如使用np作为 NumPy 的缩写，我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：

在本书中，plt接口会被频繁使用。

让我们创建第一个绘图。

假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：

可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来：

你亲自尝试了吗？发生了什么吗？有没有什么东西出现？

实际情况是，取决于你在哪里运行脚本，可能无法看到任何东西。有下面几种可能性：

1. 从.py脚本中绘图

如果从一个脚本中运行 Matplotlib，需要加上下面的这行调用：

在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！

2. 从 IPython shell 中绘图

这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。

接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现。

3. 从 Jupyter Notebook 中绘图

如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项：

在本书中，将会使用inline选项：

现在再次尝试一下：

上面的命令会得到下面的绘图输出结果：

如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

仅需要确保你使用了支持的文件后缀，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集。

为此，需要三个可视化工具：

那么开始引入这些包吧：

第一步是载入实际数据：

如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记忆，我们还是应该对digits稍加 探索 。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.TAB，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分。

两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列，而images保留了各个图像8×8的空间排列。

因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：

这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像：

上面的命令得到下面的输出：

此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效。

最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。

这会得到下面的输出结果：

关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。

本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布。

Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

import matplotlib.pyplot as plt

x_values=list(range(11))   #x轴的数字是0到10这11个整数

y_values=[x**2forx inx_values]   #y轴的数字是x轴数字的平方

plt.plot(x_values,y_values,c='green')  #用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿色

plt.title('Squares',fontsize=24)   #设置图表标题和标题字号

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) #设置刻度的字号

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)  #设置x轴标签及其字号

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)  #设置y轴标签及其字号

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔

x_values=list(range(11))

y_values=[x**2forx inx_values]

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

plt.title('Squares',fontsize=24)

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

x_major_locator=MultipleLocator(1) #把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里

y_major_locator=MultipleLocator(10) #把y轴的刻度间隔设置为10，并存在变量里

ax=plt.gca() #ax为两条坐标轴的实例

ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) #把x轴的主刻度设置为1的倍数

ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) #把y轴的主刻度设置为10的倍数

plt.xlim(-0.5,11)  #把x轴的刻度范围设置为-0.5到11，因为0.5不满一个刻度间隔，所以数字不会显示出来，但是能看到一点空白

plt.ylim(-5,110) #把y轴的刻度范围设置为-5到110，同理，-5不会标出来，但是能看到一点空白

plt.show()

用Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

转自 跳转链接

　一、用默认设置绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt

x_values=list(range(11))

#x轴的数字是0到10这11个整数

y_values=[x**2 for x in x_values]

#y轴的数字是x轴数字的平方

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

#用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿色

plt.title('Squares',fontsize=24)

#设置图表标题和标题字号

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

#设置刻度的字号

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

#设置x轴标签及其字号

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

#设置y轴标签及其字号

plt.show()

#显示图表

制作出图表

我们希望x轴的刻度是0,1,2,3,4……，y轴的刻度是0,10,20,30……，并且希望两个坐标轴的范围都能再大一点，所以我们需要手动设置。

二、手动设置坐标轴刻度间隔以及刻度范围

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔

x_values=list(range(11))

y_values=[x**2 for x in x_values]

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

plt.title('Squares',fontsize=24)

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

x_major_locator=MultipleLocator(1)

#把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里

y_major_locator=MultipleLocator(10)

#把y轴的刻度间隔设置为10，并存在变量里

ax=plt.gca()

#ax为两条坐标轴的实例

ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)

#把x轴的主刻度设置为1的倍数

ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)

#把y轴的主刻度设置为10的倍数

plt.xlim(-0.5,11)

#把x轴的刻度范围设置为-0.5到11，因为0.5不满一个刻度间隔，所以数字不会显示出来，但是能看到一点空白

plt.ylim(-5,110)

#把y轴的刻度范围设置为-5到110，同理，-5不会标出来，但是能看到一点空白

plt.show()

绘制结果

网页标题：plot函数python,plot函数坐标轴范围
文章链接：http://kswjz.com/article/dssdhgp.html