x = np.arange(2012,2022,1)
这里不是设置横坐标的刻度步长为1吗，为什么画出来的图横坐标的刻度步长是2呢？
python 绘图时横坐标刻度不对
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关注那是绘图的代码不对，贴出来看看，arrange()是对的
>>> import numpy as np >>> np.arange(2012,2022,1) array([2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021])本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2022-06-26 17:26回答 1 已采纳 那是绘图的代码不对，贴出来看看，arrange()是对的 >>> import numpy as np >>> np.arange(2012,2022,1) arr
- 2023-02-06 16:01回答 2 已采纳 使用 Matplotlib 库时可以使用 plt.xlim() 和 plt.ylim() 函数指定x轴和y轴的范围 plt.xlim(xmin, xmax) plt.ylim(ymin, ymax)
- 2023-03-09 23:19回答 2 已采纳 基于GPT的解答要调整刻度距离，可以使用 set_ticklabels 方法来修改刻度的位置和标签。在该方法中，需要指定标签的位置和标签文本。 下面是修改刻度距离的示例代码： import fract
- 2020-09-20 11:21今天小编就为大家分享一篇python matplotlib绘图,修改坐标轴刻度为文字的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
- 2022-04-14 12:53回答 1 已采纳 望采纳 import csv import matplotlib.pyplot as plt posx = [] posy = [] with open('test.csv')as f: f
- 2021-10-04 14:30回答 2 已采纳 import matha,b,c,d=map(float,input().split())e=math.sqrt((a-c)(a-c)+(b-d)(b-d))print("%.2f"%e)
- 2023-04-24 16:28回答 2 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：这个图看起来像是一张热力图，可以使用 Python 中的 Matplotlib 库来实现。下面是一份代码示例，您可以根据自己的数据和
- 2020-10-10 22:40waitingwinter的博客 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(0, 10) fig = plt.figure() ...# 更改横坐标刻度 # plt.xticks([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9], [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70,
- 2023-03-17 23:12回答 2 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ在您的代码中，设置x轴标签和日期格式的代码都是正确的。但是在绘制折线图时，您使用了一个名为“wim”的DataFrame，而在读取数据时，您将DataFrame命名为“da
- 2018-09-22 12:12回答 4 已采纳 plt.axis('equal')
- 2021-08-09 12:04回答 2 已采纳 要将日期格式转换为数字，使用Layout和其中的ticktext设置一下即可，改为数值。参考如下代码： import plotly.graph_objects as go import numpy a
- 2020-09-19 05:59主要介绍了Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
- 2021-04-07 12:52回答 3 已采纳 两者不一致是因为，题主的输出图像里，y轴刻度是采用了科学计数法表示的。 修改方法： 在plt.show()这一行之前加上下面这行代码（关闭科学计数法） ax.ticklabel_format(
- 2022-03-10 17:10ifanfani的博客 在学习《Python编程 从入门到实践》这本书时，第16章中绘制地区气温图表时，图16-2作者给出的图x坐标轴从Jul 01 2014开始，到Jul 31 2014结束，旁边没有留空，但是我生成的却有： 可以看到，数据只到2014-07-31，...
- 2020-11-25 09:39weixin_39829574的博客 serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号import pandas as pdimport numpy as np新建隐藏坐标轴from...
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