Es tut mir leid, dass es kein guter Artikel ist, aber ich habe es mir notiert, weil ich es immer vergesse, wenn ich die Zahl korrigiere, bevor ich das Papier abschicke.
fig = plt.figure(figsize=(15,3))
Koordinatenspezifikation nach relativem Verhältnis
ax.annotate('Test', xy=(0, 1.1), xycoords='axes fraction', fontsize=16)
Angeben von Koordinaten an Datenpunkten
ax.annotate('Test', xy=(0, 0.1), xycoords='data', fontsize=16)
Über der Axt. Irgendwie
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
Es ist Axt. Die gleiche Notation wird unten verwendet.
ax.xaxis.set_ticklabels([])
ax.axes.get_xaxis().set_ticks([])
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter("%.1f"))
ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter("%1.e"))
plt.gca().invert_xaxis()
plt.tick_params(labelsize=20)
In diesem Fall ist es erforderlich, das Datenverhältnis des Diagramms zu erfassen, bevor es verwendet wird. Das heißt, im Fall von 0,7 nach ax.plot
ax.set_aspect(0.7/ax.get_data_ratio())
colorbar(bar,shrink=0.3)
cbar=colorbar(bar, orientation='horizontal')
cbar.set_label(‘color label',size=14)
from matplotlib.colors import LogNorm
bar=ax.imshow(stdall,vmin=0.01,vmax=1.0,extent[w[0],w[-1],2250.0,6750.0],\
interpolation='nearest',cmap="hot",norm=LogNorm())
cbar=colorbar(bar, orientation='horizontal',ticks=\
[0.05,0.06,0.07,0.08,0.09,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0])
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
plt.colorbar(a, cax=cax)
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
plt.savefig("figure1.pdf", bbox_inches="tight", pad_inches=0.0)