如何转换(或缩放)轴值并重新定义 Matplotlib 中的刻度频率?
matplotlibpythondata visualization
要转换或缩放轴值并重新定义 matplotlib 中的刻度频率，我们可以使用 xticks() 方法创建 xticks 和 xtick_labels 列表。放置轴刻度并重新定义刻度频率。
步骤
设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。
初始化变量 n，用于数据点的数量。
使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。
使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。
制作 刻度 和 刻度标签 列表。
使用 xticks() 方法放置轴刻度并重新定义刻度频率。
要显示图形，请使用 show() 方法。
示例
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True n = 10 x = np.linspace(-2, 2, n) y = np.exp(x) plt.plot(x, y) xticks = [i for i in range(int(n/2))] xtick_labels = ["x"+str(i) for i in range(int(n/2))] plt.xticks(xticks, xtick_labels) plt.show()
输出
