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matplotlib设置横纵坐标名字

时间: 2023-07-04 11:04:42 浏览: 186
你可以使用 `xlabel()` 和 `ylabel()` 函数来设置横纵坐标的名称。下面是一个例子: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 绘制图形并设置标题、横轴和纵轴名称 plt.plot(x, y) plt.title("My Plot") plt.xlabel("X Label") plt.ylabel("Y Label") # 显示图形 plt.show() ``` 在这个例子中,我们使用 `xlabel()` 和 `ylabel()` 函数设置横轴和纵轴的名称。运行这个程序,你会看到一个包含了横纵坐标名称的折线图。
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混淆矩阵python设置横纵坐标

### Python 混淆矩阵中设置 X 轴和 Y 轴标签的方法 在 Python 中绘制混淆矩阵时,可以通过 `matplotlib` 库中的 `plt.xticks()` 和 `plt.yticks()` 函数分别设置 X 轴和 Y 轴的标签。以下是具体实现方式: #### 使用 `plt.xticks()` 和 `plt.yticks()` 设置坐标轴标签 这两个函数允许指定坐标轴上的刻度位置以及对应的标签名称。例如,在混淆矩阵中可以定义一组类别的名字作为标签。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plot_confusion_matrix(cm, labels_name, title): cm = cm / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] # 归一化处理 plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues) # 显示图像 # 设置标题 plt.title(title) # 添加颜色条 plt.colorbar() # 获取类别数量并设置坐标轴范围 num_classes = np.arange(len(labels_name)) # 设置X轴和Y轴的标签 plt.xticks(num_classes, labels_name, rotation=45) # 设置X轴标签及其旋转角度 plt.yticks(num_classes, labels_name) # 设置Y轴标签 # 设置坐标轴描述 plt.ylabel('True Label') plt.xlabel('Predicted Label') # 展示图形 plt.tight_layout() plt.show() # 示例数据 cm = np.array([[5, 0, 0, 0], [1, 4, 0, 0], [0, 0, 5, 0], [1, 0, 0, 2]]) labels_name = ['Class_1', 'Class_2', 'Class_3', 'Class_4'] plot_confusion_matrix(cm, labels_name, "Confusion Matrix Example") ``` 以上代码展示了如何通过 `plt.xticks()` 和 `plt.yticks()` 来设置 X 轴和 Y 轴的标签[^1]。其中,`rotation=45` 参数用于调整 X 轴标签的角度以便更好地展示较长的文字标签。 #### 自定义字体样式 除了基本的标签设置外,还可以进一步自定义字体样式,比如字号、字体族等。这可以通过传递字典参数给 `plt.xlabel()` 或 `plt.ylabel()` 实现。 ```python plt.ylabel('True Label', fontdict={'fontsize': 14, 'fontweight': 'bold'}) plt.xlabel('Predicted Label', fontdict={'fontsize': 14, 'fontweight': 'bold'}) ``` 这段代码设置了更粗更大号的字体以增强可读性[^2]。 --- ### 注意事项 当使用 `confusion_matrix` 函数生成混淆矩阵时,需确保输入的真实值 (`y_true`) 和预测值 (`y_pred`) 的顺序一致,否则可能导致错误的结果或不匹配的标签显示[^3]。 ---

python改变横纵坐标

### 如何在Python中使用Matplotlib修改X轴和Y轴设置 在 Python 中,`matplotlib` 是一种强大的绘图工具,可以用来创建高质量的数据可视化图形。通过 `matplotlib` 的 API 接口,用户能够灵活地控制 X 轴和 Y 轴的各种属性。 #### 修改X轴和Y轴的刻度标签字体大小 可以通过调用 `tick_params()` 方法来更改 X 和 Y 轴上的刻度标签字体大小。以下是具体实现方法: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 设置X轴和Y轴刻度标签字体大小 ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10) plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何统一调整 X 和 Y 轴上主要刻度标签的字体大小[^1]。 #### 自定义X轴和Y轴的标签文本 如果需要自定义 X 或 Y 轴的具体标签内容,则可利用 `set_xticks()` 和 `set_yticks()` 函数指定位置以及对应的标签名称。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_xticks(np.arange(0, 11, step=2)) # 定义X轴刻度的位置 ax.set_xticklabels(['zero', 'two', 'four', 'six', 'eight', 'ten']) # 设定对应的文字描述 plt.show() ``` 此部分演示了手动设定 X 轴刻度及其关联文字说明的方法。 #### 更改轴标题样式 对于更复杂的场景比如改变整个图表或者单独某条轴线的名字连同其风格参数(如颜色、字号),则需要用到 `set_xlabel()`, `set_ylabel()` 及其他相关配置选项。 ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot(range(10), range(10)) # 配置X轴标题 ax.set_xlabel('This is the X-axis Label', fontsize=14, color='red') # 配置Y轴标题 ax.set_ylabel('This is the Y-axis Label', fontsize=14, color='blue') plt.show() ``` 这里提供了关于怎样个性化定制各轴名字符号尺寸与色彩的例子[^2]。 #### 使用 LaTeX 渲染文本 当涉及到科学计算领域内的特殊符号表达需求时,启用 LaTex 支持会非常有用。这通常涉及编辑全局 rc 参数文件或将局部声明加入到脚本之中。 ```python from matplotlib import rcParams rcParams['text.usetex'] = True # 开启LaTeX渲染支持 fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) ax.set_title(r'$\alpha > \beta$', fontsize=18) # 利用LaTeX语法编写标题 plt.show() ``` 这段程序解释了开启并运用 LaTeX 来处理复杂数学公式的技巧[^3]。
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