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Matpotlib绘图遇到时间刻度就犯难?现在,一次性告诉你四种方法

转念一想,在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问,那么本期就就简单介绍下Python-matplotlib「刻度(ticker)」 的使用方法,并结合具体例子讲解时间刻度设置问题,使小伙伴们定制化刻度不再烦恼...MaxNLocator 在最合适的位置找到带有刻度的最大间隔数。 LinearLocator 从最小到最大之间的均匀刻度定位。 LogLocator 从最小到最大呈对数形式的刻度定位。...AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布时,副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔,根据主要间隔默认为4或5。 看完是不是觉得小编啥都没说,越看越糊涂?...:使用ax.tick_params # ax.tick_params(axis='x',direction='in',labelrotation=40,labelsize=8,pad=5) #选择x轴...='o',ms=6, mec='#FD6174',mew=1.5, mfc='w') #设置x轴主刻度格式 day = mdates.DayLocator(interval=2) #主刻度为天,间隔

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    Matplotlib绘图遇到时间刻度就犯难?现在,一次性告诉你四种方法

    Python大数据分析 记录 分享 成长 最近有小伙伴私信我关于matplotlib时间类型刻度的设置问题,第一感觉就是官网有好多例子介绍 转念一想,在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问...MaxNLocator 在最合适的位置找到带有刻度的最大间隔数。 LinearLocator 从最小到最大之间的均匀刻度定位。 LogLocator 从最小到最大呈对数形式的刻度定位。...AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布时,副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔,根据主要间隔默认为4或5。 看完是不是觉得小编啥都没说,越看越糊涂?...:使用ax.tick_params # ax.tick_params(axis='x',direction='in',labelrotation=40,labelsize=8,pad=5) #选择x轴...='o',ms=6, mec='#FD6174',mew=1.5, mfc='w') #设置x轴主刻度格式 day = mdates.DayLocator(interval=2) #主刻度为天,间隔

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    使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...坐标轴的刻度格式 ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m")) # 设置横坐标轴的范围 datemin = np.datetime64...: f'$x:.2f$' ax.grid(True) """自动调整刻度字符串""" # 自动调整 x 轴的刻度字符串(旋转)使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate()...matplotlib.dates.datestr2num() 将日期转化为天数差 numpy.datetime64() 将数字(天数差)转为日期对象 numpy.datetime64 matplotlib.dates.MonthLocator...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴,未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串

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    Matplotlib库

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    纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)

    : In [11]: import matplotlib.pyplot as plt 在Jupyter中运行%matplotlib notebook (或在IPython中运行%matplotlib )...▲图5 没有内部子图间隔的数据可视化 你可能会注意到轴标签是存在重叠的。matplotlib并不检查标签是否重叠,因此在类似情况下你需要通过显式指定刻度位置和刻度标签的方法来修复轴标签。...我们可以在两种方式中使用: 在没有函数参数的情况下调用,返回当前的参数值(例如plt.xlim()返回当前的x轴绘图范围 )。...▲图9 x轴刻度的简单示例 修改y轴坐标是相同过程,将上面示例中的x替换成y即可。轴的类型拥有一个set方法,允许批量设置绘图属性。...▲图11 2008-2009金融危机中的重要日期 在图表中有一些重要点需要凸显:ax.annotate方法可以在指定的x和y坐标上绘制标签。

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    通过一个综合例子,以OO模式展示这些API是如何控制一个图像中各部分的文本,在之后的章节我们再详细分析这些api的使用技巧 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot...y轴标签 ax.set_xlabel('xlabel') ax.set_ylabel('ylabel') # 设置x和y轴显示范围均为0到10 ax.axis([0, 10, 0, 10]) # 在子图上添加文本...为方便在图中加入合适的字体,可以尝试了解中文字体的英文名称,该链接告诉了常用中文的英文名称 #该block讲述如何在matplotlib里面,修改字体默认属性,完成全局字体的更改。...[1].plot(x1, y1) axs[1].set_xticks([0,1,2,3,4,5,6])#要将x轴的刻度放在数据范围中的哪些位置 axs[1].set_xticklabels(['zero...当需要更改刻度的位置时,matplotlib给了常用的几种locator的类型。

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