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如何從 matplotlib/seaborn 圖中刪除或隱藏 y 軸刻度標(biāo)簽

如何從 matplotlib/seaborn 圖中刪除或隱藏 y 軸刻度標(biāo)簽

寶慕林4294392 2023-07-18 10:12:21
我做了一個(gè)看起來(lái)像這樣的情節(jié)我想關(guān)閉 y 軸上的刻度標(biāo)簽。為此,我正在使用plt.tick_params(labelleft=False, left=False)現(xiàn)在劇情是這樣的。即使標(biāo)簽被關(guān)閉,秤1e67仍然存在。關(guān)閉比例1e67會(huì)讓情節(jié)看起來(lái)更好。我怎么做?
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1 回答

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精慕HU

TA貢獻(xiàn)1845條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

  • seaborn用于繪制繪圖,但它只是matplotlib.

    • 為刪除 y 軸標(biāo)簽和刻度而調(diào)用的函數(shù)是matplotlib方法。

  • 創(chuàng)建繪圖后,使用.set().

  • .set(yticklabels=[])應(yīng)該刪除刻度標(biāo)簽。

    • 如果您使用,這不起作用.set_title(),但您可以使用.set(title='')

  • .set(ylabel=None)應(yīng)刪除軸標(biāo)簽。

  • .tick_params(left=False)將去除蜱蟲(chóng)。

  • 同樣,對(duì)于 x 軸:如何從 seaborn / matplotlib 圖中刪除或隱藏 x 軸標(biāo)簽?

  • 測(cè)試于python 3.11,?pandas 1.5.2,?matplotlib 3.6.2,seaborn 0.12.1

實(shí)施例1

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt


# load data

exercise = sns.load_dataset('exercise')

pen = sns.load_dataset('penguins')


# create figures

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))


# plot data

g1 = sns.boxplot(x='time', y='pulse', hue='kind', data=exercise, ax=ax[0])


g2 = sns.boxplot(x='species', y='body_mass_g', hue='sex', data=pen, ax=ax[1])


plt.show()

http://img1.sycdn.imooc.com/64b5f554000189dc05090476.jpg

刪除標(biāo)簽

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))


g1 = sns.boxplot(x='time', y='pulse', hue='kind', data=exercise, ax=ax[0])


g1.set(yticklabels=[])? # remove the tick labels

g1.set(title='Exercise: Pulse by Time for Exercise Type')? # add a title

g1.set(ylabel=None)? # remove the axis label


g2 = sns.boxplot(x='species', y='body_mass_g', hue='sex', data=pen, ax=ax[1])


g2.set(yticklabels=[])??

g2.set(title='Penguins: Body Mass by Species for Gender')

g2.set(ylabel=None)? # remove the y-axis label

g2.tick_params(left=False)? # remove the ticks


plt.tight_layout()

plt.show()

http://img4.sycdn.imooc.com/64b5f5630001c80705750565.jpg

實(shí)施例2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd


# sinusoidal sample data

sample_length = range(1, 1+1) # number of columns of frequencies

rads = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)

data = np.array([(np.cos(t*rads)*10**67) + 3*10**67 for t in sample_length])

df = pd.DataFrame(data.T, index=pd.Series(rads.tolist(), name='radians'), columns=[f'freq: {i}x' for i in sample_length])

df.reset_index(inplace=True)


# plot

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

ax.plot('radians', 'freq: 1x', data=df)


# or skip the previous two lines and plot df directly

# ax = df.plot(x='radians', y='freq: 1x', figsize=(8, 8), legend=False)

http://img1.sycdn.imooc.com/64b5f57200015a9903790254.jpg

刪除標(biāo)簽

# plot

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

ax.plot('radians', 'freq: 1x', data=df)


# or skip the previous two lines and plot df directly

# ax = df.plot(x='radians', y='freq: 1x', figsize=(8, 8), legend=False)


ax.set(yticklabels=[])? # remove the tick labels

ax.tick_params(left=False)? # remove the ticks

http://img1.sycdn.imooc.com/64b5f57f000199c603570249.jpg

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反對(duì) 回復(fù) 2023-07-18
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