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题主你好,
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首先, plt是官网推荐的对matplotlib.pyplot的缩写,即在python中通常有语句:
import matplotlib.pyplot as plt
其次, figtext()函数的作用是在图中添加文本信息,而函数中的参数,则是设置所添加文本的 位置 | 文本内容 | 字体 | 字体大小 | 对齐 等等,详细的参数可参照网址:
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下面我们看一下figtext()函数的定义:
可以看出, x,y,s这三个参数是你调用时必传的, 其中:
x表示横坐标;
y表示纵坐标;
s表示要添加的文本内容;
*.需要注意的是,默认情况下x,y坐标的取值范围都是0到1
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下面来看题主的问题:
plt.figtext(0.2, 1 - i * 0.02, '%.5f' % angle, ha='center', va='bottom', fontsize=7)
其中头三个参数,按照上面说的对照一下:
0.2: 表示横坐标;
1-i*0.02: 表示纵坐标;
'%.5f' % angle: 表示要添加的文本内容, angle是变量名, %.5f表示将变量angle格式化为浮点数,并保留小数点后5位(如果有多位,则小数点后5位会4舍5入),举例来说:
a. '%.5f'%3 得到的结果是 3.00000;
b. '%.5f'%3.141356得到的结果是 3.14136;
后面还有三个参数:
ha: 这是horizantal alignment的缩写,说白了就是" 水平对齐方式 "
va: 这是vertical alignment的缩写, 说白了就是" 垂直对齐方式 "
fontsize: 这个即字面意思,即" 文本字体大小 "
*.关于figtext()函数, 官网给了两个例子,题主可以参考一下: 还是上面给的那个链接, 拉到最底下有两个例子的超链接, 点进去就可以看到样例代码及运行效果图:
希望可以帮到题主, 欢迎追问.
在 python 中使用 matplotlib 绘制散点图时，可以使用 xtick.set_rotation() 函数来设置 x 轴刻度标签的旋转角度。例如，要将 x 轴刻度标签倾斜 45 度，可以使用以下代码：
Copy code
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 获取 x 轴的刻度对象
xticks = plt.gca().get_xticks()
# 设置 x 轴刻度标签的旋转角度
plt.gca().set_xticklabels(xticks, rotation=45)
# 显示图形
plt.show()
在这段代码中，我们使用 plt.scatter() 函数绘制散点图，然后使用 plt.gca().get_xticks() 函数获取 x 轴的刻度对象。接着，我们使用 plt.gca().set_xticklabels() 函数设置 x 轴刻度标签的旋转角度，最后使用 plt.show() 函数显示图形。
注意：在调用 plt.scatter() 函数之前，需要先设置 x 和 y 轴的数据。
用plot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()
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()。
扩展资料
基本用法：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成x轴上的数据:从-3到3，总共有50个点
x = np.linspace(-1, 1, 50)
# 定义一个线性方程
y1 = 2 * x + 1
# 定义一个二次方程
y2 = x ** 2
# 设置x轴的取值范围为：-1到2
plt.xlim(-1, 2)
# 设置y轴的取值范围为：-1到3
plt.ylim(-1, 3)
# 设置x轴的文本，用于描述x轴代表的是什么
plt.xlabel("I am x")
# 设置y轴的文本，用于描述y轴代表的是什么
plt.ylabel("I am y")
plt.plot(x, y2)
# 绘制红色的线宽为1虚线的线条
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
# 显示图表
plt.show()
参考资料来源：
百度百科——plot
