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

使用matplotlib在直方图上标注x轴,而不与标注重叠

在使用matplotlib绘制直方图时,如果希望在直方图上标注x轴,而不与标注重叠,可以采取以下步骤:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
复制
data = np.random.randn(1000)  # 生成随机数据
  1. 绘制直方图:
代码语言:txt
复制
plt.hist(data, bins=30)  # 绘制直方图
  1. 添加x轴标注:
代码语言:txt
复制
plt.xlabel('X轴标签')  # 添加x轴标签
  1. 调整标注位置:
代码语言:txt
复制
plt.xticks(rotation=45)  # 调整x轴标签旋转角度

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.xlabel('X轴标签')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

这样,就可以在直方图上标注x轴,而不与标注重叠。其中,plt.xlabel()函数用于添加x轴标签,plt.xticks(rotation=45)函数用于调整x轴标签的旋转角度。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云计算服务:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云数据库:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云服务器负载均衡:https://cloud.tencent.com/product/clb
  • 腾讯云云原生容器服务:https://cloud.tencent.com/product/tke
  • 腾讯云人工智能:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网:https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
  • 腾讯云移动开发:https://cloud.tencent.com/product/mobdev
  • 腾讯云对象存储:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链服务:https://cloud.tencent.com/product/bcs
  • 腾讯云虚拟专用网络:https://cloud.tencent.com/product/vpc
  • 腾讯云安全产品:https://cloud.tencent.com/product/safety
  • 腾讯云音视频处理:https://cloud.tencent.com/product/vod
  • 腾讯云元宇宙:https://cloud.tencent.com/product/ue
  • 腾讯云云计算产品:https://cloud.tencent.com/product 请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求和情况进行。
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Matplotlib 绘2D图

例如,我们使用机器学习算法聚类的时候,往往就会通过散点图将样本数据展示出来。Matplotlib 中,绘制散点图的方法我们已经知道了,那就是 matplotlib.pyplot.scatter()。...这就引入坐标点和大小的概念,整个figure按照X与Y横竖来平均切分,以0到1之间的数值来表示。 如:X的0.1,代表了X总长自左向右的10%位置。...axes参数设置如下: axes([x,y,xs,ys])#其中x代表X的位置,y代表Y的位置,xs代表X向右延展的范围大小,yx代表Y中向上延展的范围大小。...图像标注 当我们绘制一些较为复杂的图像时,阅读对象往往很难全面理解图像的含义。此时,图像标注往往会起到画龙点睛的效果。图像标注,就是画面上添加文字注释、指示箭头、图框等各类标注元素。...最基本的样式为 matplotlib.pyplot.text(x, y, s),其中 x, y 用于标注位置定位,s 代表标注的字符串。

2.4K50
  • 40000字 Matplotlib 实战

    如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[ matplotlib 中创建三维图表]。 5.直方图,分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。...=5) print(counts) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以一维使用数值对应的直线划分桶一样,我们也可以二维使用数据对应的点来划分桶。...转换和文本位置 刚才的例子中,我们将文字标注根据数据位置进行了定位。有些时候我们需要将文字标注独立于数据位置根据图表位置进行定位。Matplotlib 通过转换完成这项工作。...箭头和标注 除了刻度标签和文字标签,另一种常用的标注是箭头。 Matplotlib 中绘制箭头通常比你想象的难得多。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 每个坐标,都有主要的刻度和次要的刻度概念。

    7.9K30

    万字长文盘点python的Matplotlib使用 | 【推荐收藏】

    import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline %matplotlib inline 就是 Jupyter...前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...第 11 行在这些「数值刻度」写标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...第 28 和 29 行是获取每一个 date 整个日期数组中的索引 xi,以及对应的 spx 值 yi。 第 30 行用 scatter() 函数画出一个圆点,标注事件 spx 折现的位置。...API 要求的格式,比如「欧元美元」用 EURUSD=X不是市场常见的 EURUSD,「美元日元」用 JPY=X 不是 USDJPY。

    3K21

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[ matplotlib 中创建三维图表]。 5.直方图,分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。..., bins=5) print(counts) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以一维使用数值对应的直线划分桶一样,我们也可以二维使用数据对应的点来划分桶...转换和文本位置 刚才的例子中,我们将文字标注根据数据位置进行了定位。有些时候我们需要将文字标注独立于数据位置根据图表位置进行定位。Matplotlib 通过转换完成这项工作。...箭头和标注 除了刻度标签和文字标签,另一种常用的标注是箭头。 Matplotlib 中绘制箭头通常比你想象的难得多。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 每个坐标,都有主要的刻度和次要的刻度概念。

    7.9K30

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[ matplotlib 中创建三维图表]。 5.直方图,分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。...=5) print(counts) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以一维使用数值对应的直线划分桶一样,我们也可以二维使用数据对应的点来划分桶。...箭头和标注 除了刻度标签和文字标签,另一种常用的标注是箭头。 Matplotlib 中绘制箭头通常比你想象的难得多。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 每个坐标,都有主要的刻度和次要的刻度概念。...三维图表 notebook 中使用交互式图表展示会优于使用静态展示;回忆我们前面介绍过,你可以使用%matplotlib notebook不是%matplotlib inline来激活交互式展示模式

    10.3K21

    【干货】一文掌握Matplotlib使用方法

    import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline %matplotlib inline 就是 Jupyter...前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...第 11 行在这些「数值刻度」写标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...第 28 和 29 行是获取每一个 date 整个日期数组中的索引 xi,以及对应的 spx 值 yi。 第 30 行用 scatter() 函数画出一个圆点,标注事件 spx 折现的位置。...API 要求的格式,比如「欧元美元」用 EURUSD=X不是市场常见的 EURUSD,「美元日元」用 JPY=X 不是 USDJPY。

    2.3K31

    可能是全网最全的Matplotlib可视化教程

    如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[ matplotlib 中创建三维图表]。 5.直方图,分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。..., bins=5) print(counts) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以一维使用数值对应的直线划分桶一样,我们也可以二维使用数据对应的点来划分桶...转换和文本位置 刚才的例子中,我们将文字标注根据数据位置进行了定位。有些时候我们需要将文字标注独立于数据位置根据图表位置进行定位。Matplotlib 通过转换完成这项工作。...箭头和标注 除了刻度标签和文字标签,另一种常用的标注是箭头。 Matplotlib 中绘制箭头通常比你想象的难得多。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 每个坐标,都有主要的刻度和次要的刻度概念。

    8.6K10

    11种 Matplotlib 科研论文图表实现 !!

    如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[ matplotlib 中创建三维图表]。 5、直方图、分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。..., bins=5) print(counts) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以一维使用数值对应的直线划分桶一样,我们也可以二维使用数据对应的点来划分桶...(2)转换和文本位置 刚才的例子中,我们将文字标注根据数据位置进行了定位。有些时候我们需要将文字标注独立于数据位置根据图表位置进行定位。Matplotlib 通过转换完成这项工作。...每个 axes 对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代的线、刻度和标签。 (1)主要的和次要的刻度 每个坐标,都有主要的刻度和次要的刻度概念。...三维图表 notebook 中使用交互式图表展示会优于使用静态展示;回忆我们前面介绍过,你可以使用%matplotlib notebook不是%matplotlib inline来激活交互式展示模式

    24710

    学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

    如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[ matplotlib 中创建三维图表]。 5.直方图,分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。...=5) print(counts) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以一维使用数值对应的直线划分桶一样,我们也可以二维使用数据对应的点来划分桶。...转换和文本位置 刚才的例子中,我们将文字标注根据数据位置进行了定位。有些时候我们需要将文字标注独立于数据位置根据图表位置进行定位。Matplotlib 通过转换完成这项工作。...箭头和标注 除了刻度标签和文字标签,另一种常用的标注是箭头。 Matplotlib 中绘制箭头通常比你想象的难得多。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 每个坐标,都有主要的刻度和次要的刻度概念。

    10.7K11

    学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

    如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[ matplotlib 中创建三维图表]。 5.直方图,分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。...=5) print(counts) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以一维使用数值对应的直线划分桶一样,我们也可以二维使用数据对应的点来划分桶。...转换和文本位置 刚才的例子中,我们将文字标注根据数据位置进行了定位。有些时候我们需要将文字标注独立于数据位置根据图表位置进行定位。Matplotlib 通过转换完成这项工作。...箭头和标注 除了刻度标签和文字标签,另一种常用的标注是箭头。 Matplotlib 中绘制箭头通常比你想象的难得多。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 每个坐标,都有主要的刻度和次要的刻度概念。

    8.2K20

    python下Matplotlib绘图案例与常见设置简介

    首先一幅Matplotlib的图像组成部分介绍。 基本构成 matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。...同时matplotlib也提供了特殊的日期locator, 位于matplotlib.date 基类matplotlib.ticker.Locator参考文献直通车 刻度和标注特殊设置 描述如下:...X标出一些重要的刻度点,当然实现方式有两种:直接在X标注和通过注释annotate的形式标注合适的位置。...正常X标注不会是这样的,为了说明此问题特意标注成这样,如此看来 0.3 和 0.4的标注重叠了,当然了解决重叠的问题可以通过改变figure 的size实现,显然此处并不想这样做。...="r") plt.annotate(r"$\delta$",xy=(delta+0.2,-0.2),color="r",size=15) plt.plot(x,y) 增加X与Y间的间隔,向右移动X

    1.5K60

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[ matplotlib 中创建三维图表]。 5.直方图,分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。..., bins=5) print(counts) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以一维使用数值对应的直线划分桶一样,我们也可以二维使用数据对应的点来划分桶...转换和文本位置 刚才的例子中,我们将文字标注根据数据位置进行了定位。有些时候我们需要将文字标注独立于数据位置根据图表位置进行定位。Matplotlib 通过转换完成这项工作。...箭头和标注 除了刻度标签和文字标签,另一种常用的标注是箭头。 Matplotlib 中绘制箭头通常比你想象的难得多。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 每个坐标,都有主要的刻度和次要的刻度概念。

    8K10

    Matplotlib 中文用户指南 3.1 pyplot 教程

    (两条坐标围成的区域),不是指代多于一个的严格数学术语)。...一般来说,你可以使用numpy数组。 事实,所有序列都在内部转换为numpy数组。 下面的示例展示了使用数组和不同格式字符串,一条命令中绘制多个线条。...删除对图形的所有引用,和/或使用窗口管理器杀死屏幕出现的图形的窗口是不够的,因为调用close()之前,pyplot会维护内部引用。...标注文本 上面的text()基本命令将文本放置域的任意位置。 文本的一个常见用法是对图的某些特征执行标注annotate()方法提供一些辅助功能,使标注变得容易。...有多种其他坐标系可供选择 - 详细信息请参阅标注文本和标注域。 更多示例可以pylab_examples示例代码:annotation_demo.py中找到。

    1.5K40

    深度讲解Matplotlib

    import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline %matplotlib inline 就是 Jupyter...前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...第 11 行在这些「数值刻度」写标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...第 28 和 29 行是获取每一个 date 整个日期数组中的索引 xi,以及对应的 spx 值 yi。 第 30 行用 scatter() 函数画出一个圆点,标注事件 spx 折现的位置。...API 要求的格式,比如「欧元美元」用 EURUSD=X不是市场常见的 EURUSD,「美元日元」用 JPY=X 不是 USDJPY。

    1.9K41

    盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

    import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline %matplotlib inline 就是...前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...第 11 行在这些「数值刻度」写标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...第 28 和 29 行是获取每一个 date 整个日期数组中的索引 xi,以及对应的 spx 值 yi。 第 30 行用 scatter() 函数画出一个圆点,标注事件 spx 折现的位置。...API 要求的格式,比如「欧元美元」用 EURUSD=X不是市场常见的 EURUSD,「美元日元」用 JPY=X 不是 USDJPY。

    2.1K40

    全文 40000 字,最强(全) Matplotlib 实操指南

    如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[ matplotlib 中创建三维图表]。 5.直方图,分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。..., bins=5) print(counts) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以一维使用数值对应的直线划分桶一样,我们也可以二维使用数据对应的点来划分桶...转换和文本位置 刚才的例子中,我们将文字标注根据数据位置进行了定位。有些时候我们需要将文字标注独立于数据位置根据图表位置进行定位。Matplotlib 通过转换完成这项工作。...箭头和标注 除了刻度标签和文字标签,另一种常用的标注是箭头。 Matplotlib 中绘制箭头通常比你想象的难得多。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 每个坐标,都有主要的刻度和次要的刻度概念。

    6.2K30

    一文掌握Pandas可视化图表

    数据源选择 这里是指坐标x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是x,y则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x的值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...y,我这里先构建一列X,然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() 选择X列为x,B、C列为y数据 # 指定多个Y df.plot(x=...当然,使用新的引擎前需要先安装对应的库。...直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大。..."a", y="b") 多组数据并用不同颜色标注 ax = df.plot.scatter(x="a", y="b", color="Blue", label="Group 1") df.plot.scatter

    8.1K50

    Matplotlib 中文用户指南 4.5 标注

    标注 原文:Annotation 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 基本标注 使用text()会将文本放置域的任意位置。...文本的一个常见用例是标注绘图的某些特征,annotate()方法提供辅助函数,使标注变得容易。 标注中,有两个要考虑的点:由参数xy表示的标注位置和xytext的文本位置。...源代码 将艺术家放置域的锚定位置 有一类艺术家可以放置域的锚定位置。 一个常见的例子是图例。 这种类型的艺术家可以使用OffsetBox类创建。...使用ConnectorPatch ConnectorPatch类似于没有文本的标注。 虽然大多数情况下建议使用标注函数,但是当您想在不同的连接点时,ConnectorPatch很有用。...源代码 虽然ConnectorPatch实例可以添加到任何,但您可能需要将其添加到绘图顺序中最新的,以防止与其他重叠

    1.1K50

    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    数据源选择 这里是指坐标x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是x,y则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x的值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,使用新的引擎前需要先安装对应的库。...直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大。...面积图 面积图又称区域图,是将折线图与坐标之间的区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。...多组数据并用不同颜色标注 ax = df.plot.scatter(x="a", y="b", color="Blue", label="Group 1") df.plot.scatter(x="c",

    8K40
    领券