python中xticks函数_python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上 的刻。。。
⽤matplotlib画⼆维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显⽰的值有时达不到⾃⼰的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进⾏设置。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(1,13,1)
y = range(1,13,1)
plt.plot(x,y)
plt.show()
x坐标和y坐标都表⽰1到12的整数，不进⾏坐标设置时，执⾏效果为：
南京农业大学学报此时的x轴和y轴都是只显⽰偶数，其它的奇数未显⽰，这样在展⽰实验效果或放⼊⽂章中都会影响其可读性。
为了设置坐标轴的值，增加其可读性，有多种⽅法。这⾥介绍的是matplotlib的函数xticks()和yticks()。
参考⽂档：xticks()函数介绍 yticks()函数介绍
xticks(locs, [labels], **kwargs) # Set locations and labels
智库是什么
locs参数为数组参数(array_like, optional)，表⽰x-axis的刻度线显⽰标注的地⽅，即ticks放置的地⽅，上述例⼦中，如果希望显⽰1到12所有的整数，就可以将locs参数设置为range(1,13,1)，第⼆个参数也为数组参数(array_like, optional)，可以不添加该参数，表⽰在locs 数组表⽰的位置添加的标签，labels不赋值，在这些位置添加的数值即为locs数组中的数。 如下图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(1,13,1)
y = range(1,13,1)
plt.plot(x,y)
plt.show()
xticks()函数中，locs参数为数组x，即1到12所有的整数， 即画出的图像会在这12个位置画出ticks，即上图中的刻度线。
当赋予labels的值为空时，则在locs决定的位置上虽然会画出ticks，但不会显⽰任何值。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(1,13,1)
y = range(1,13,1)
plt.plot(x,y)
该例⼦中，会明显看到locs和labels的关系，locs表⽰位置，labels决定这些位置上的标签，labels的默认值为和locs相同。
所以，对于labels参数，我们可以赋予其任意其它的值，如⼈名，⽉份等等。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
欧丽尔x = range(1,13,1)
y = range(1,13,1)
plt.plot(x,y)
plt.show()
在每个标签会依次显⽰labels中的⼈名：
还可以显⽰⽉份：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import calendar
x = range(1,13,1)
y = range(1,13,1)
plt.plot(x,y)
plt.show()
显⽰效果为：
这⾥添加了 calendar 模块，⽤于显⽰⽉份的名称。h_name[1:13]即1⽉份到12⽉份每个⽉份的名称的数组。后⾯的参数color="blue"表⽰将标签颜⾊置为蓝⾊，rotation表⽰标签逆时针旋转60度。国家安全委员会成员
通过上个⽰例，可看出第3个参数关键字参数**kwargs⽤于控制labels，具体可通过Text属性中的定义，添加到该参数中，关于其定义可参考在 Text 查询。
另外，通过第1个参数locs可以看出，xticks()函数还可以⽤来设置使x轴上ticks隐藏，即将空数组赋予它，则没有tick会显⽰在x轴上，此处参考：x轴数值隐藏。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import calendar
x = range(1,13,1)
持续惊恐y = range(1,13,1)
可看出x轴上没有tick显⽰：
同理，对于yticks()函数定义和xticks()函数定义完全相同。对于第⼀个例⼦，如果希望在y轴上的刻度线也显⽰1到12所有的整数，则将lens(1,13,1)赋予yticks()的locs参数即可：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import calendar
x = range(1,13,1)
y = range(1,13,1)
plt.plot(x,y)
plt.show()
其效果为：
综上，可以设计⼀个x轴为⽉份，y为星期的图像：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import calendar
from datetime import *
婚姻挤压x = range(1,13,1)
y = range(1,13,1)
plt.plot(x,y)
today = datetime(2018, 9, 10)
a=[]
for i in range(12):
a.append(calendar.day_name[today.weekday()+(i%7)])
plt.show()
对应⼀⽉份选择星期⼀，⼆⽉份选择星期⼆，往后依次类推，直⾄将12个⽉安排完。
以上这篇python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)⽅式就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持云海天教程。
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