matplotlib 纵坐标轴显示数据值的实例
实例如下所示：
import matplotlib as mt import numpy as np y=[7,0,0,0,0,0,1,25,98,333,471,0,322,429,425,478,385,237,219,284,351,364,165,0] x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24] x1=np.asanyarray(x) y1=np.asanyarray(y) import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(1,1,1) ax1.bar(x1,y1) ax1.yaxis.set_ticks(y1) #设置y轴刻度为y值 plt.show()
参考文献：matplotlib官网的docs
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Matplotlib 可以根据自变量与因变量的取值范围，自动设置 x 轴与 y 轴的数值大小。当然，您也可以用自定义的方式，通过 set_xlim() 和 set_ylim() 对 x、y 轴的数值范围进行设置。 当对 3D 图像进行设置的时，会增加一个 z 轴，此时使用 set_zlim() 可以对 z 轴进行设置。 下面示例分别对自动设置和自定义设置做了演示：第一种 Matplotlib 自动
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在一个函数图像中，有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系，这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。Matplotlib 通过 axes 对象的或属性来实现对坐标轴的格式设置。 示例：右侧的子图显示对数刻度，左侧子图则显示标量刻度。 图1：对数关系图 轴是连接刻度的线，也就是绘图区域的边界，在绘图区域（axes 对象）的顶部、底部、左侧和右侧都有一个边界线（轴）。通过指定轴的颜色和宽度，从而对进行
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本文向大家介绍对python中Matplotlib的坐标轴的坐标区间的设定实例讲解，包括了对python中Matplotlib的坐标轴的坐标区间的设定实例讲解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如下所示： 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： 所以下面： 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。 虽然很简单，但是还是不要忘记才好，多加锻
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笛卡尔图表（普通的二维数据图）都有X轴和Y轴，默认情况下，x轴显示在图表的底部，y轴显示在左侧（多个y轴时可以是显示在左右两侧），通过设置chart.inverted = true 可以让x，y轴显示位置对调。下图为图表中坐标轴组成部分图1：图表坐标轴组成部分 一、坐标轴组成部分 1、坐标轴标题 坐标轴标题。默认情况下，x轴为null（也就是没有title），y轴为'Value'，设置坐标轴标题的
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我正在使用matplotlib创建OHLC烛台股价图。我正在使用mpl_finance的烛台ohlc模块创建图表。创建图表很简单，但是图表底部的x轴和y轴显示的是给定光标位置的日期和y轴值，但我希望x轴和y轴显示的是日期和日期打开、高、低、关闭（ohlc）值，而不仅仅是日期和y轴光标位置值。quotes数据集的格式为元组列表，其中每个元组包含日期，数字后跟open、high、low、close和v
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坐标轴是图表的组成部分。它们用于确定数据如何映射到图表上的像素值。在笛卡尔图表中，有1个或多个X轴和1个或多个Y轴将点映射到2维画布上。这些轴被称为笛卡尔轴(cartesian axes)。 在径向图表中，如雷达图或极地面积图，有一个单一轴可以在角度和径向方向上映射点。这些被称为径向轴(radial axes)。 2.0版本以上的Chart.js的刻度选项比1.0版本更强大，但也有些许不同。 支持