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在直方图的条形之间显示X轴刻度

可以通过设置图表的参数来实现。直方图是一种用于展示数据分布情况的图表，通常用于统计学和数据分析领域。直方图的X轴代表数据的范围或者分类，Y轴代表数据的频数或者相对频率。

为了在直方图的条形之间显示X轴刻度，可以采取以下步骤：

确定数据的范围或者分类：根据要展示的数据，确定X轴上的刻度范围或者分类。例如，如果要展示一组学生的考试成绩分布情况，可以将X轴刻度设置为不同的分数范围，例如0-10、10-20、20-30等。
计算数据的频数或者相对频率：统计每个范围或者分类中数据出现的次数或者相对频率。这可以通过编程语言或者数据分析工具进行计算。
绘制直方图：根据计算得到的频数或者相对频率，在图表上绘制相应的条形。每个条形的高度代表数据的频数或者相对频率。
设置X轴刻度显示：根据数据的范围或者分类，将X轴上的刻度设置在条形之间显示。可以根据需要选择合适的刻度间隔和刻度标签。

举例来说，假设要展示一组学生的考试成绩分布情况，考试分数范围为0-100，可以将X轴刻度设置为10的间隔，即每个条形之间显示刻度。每个条形的高度表示对应分数范围内的学生数量。

腾讯云提供了一系列数据分析和可视化服务，可以帮助用户绘制直方图和进行数据分析，例如数据仓库CDW、云原生数据仓库TDW、云数据库TDSQL等。用户可以根据自身需求选择适合的产品进行数据处理和展示。

更多关于腾讯云相关产品和产品介绍的信息，可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

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matplotlib 笔记

5)) # 创建图像区域，指定比例，缺省 1:1 # x轴, y轴刻度 # matplotlib.pyplot.xticks(ticks=None, labels=None, **kwargs)...') plt.ylabel('y轴') plt.legend() # 显示图例 plt.ylim(0, 2.2) # 显示的y轴范围 # 保存图片 # 注意: 一定要在画完图后，show() 前..., 17, 20, 25, 26, 26, 24, 22, 18, 15] plt.plot(x, y) # 设置 x 的刻度 plt.xticks() # 不填则自动 # 取步长作为刻度 #plt.xticks...(x[::2]) # 当刻度太密集时，用 `列表的步长（间隔取值）` 来解决，matplotlib 会自动帮我们对应 plt.show() image-20201208131639112 不设置...xticks()，则自动可以看到 x轴刻度自动生成 image-20201208131236486 plt.xticks(x[::2]) 可以看到x轴刻度: [2, 6, 10, ...]

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：刻度，坐标轴上得刻度 title: 图片得标题 legend：图例 grid: 网格 label：标签说明画图画图之前要导入matplotlib库和numpy库； # 导入相关模块 import...来设置坐标轴的刻度 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.xlim((0, np.pi + 1)) plt.ylim((-3, 3)) plt.xlabel(...有时候我们需要不同大小的子图。比如将上面第一张子图完全放置在第一行，其他的子图都放在第二行。...=False #用来正常显示负号保存图形保存绘制的图片，可指定图片的分辨率、边缘的颜色等 plt.savafig('存储文件名') # 记得加后缀，jpg/png 等显示图形 plt.show（...这些包括 - bar或barh为条形 hist为直方图 boxplot为盒型图 area为“面积” scatter为散点图条形图现在通过创建一个条形图来看看条形图是什么。

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