在使用matplotlib繪制圖片時(shí)，x軸的刻度可能比較密集，特別是以日期作為x軸時(shí)，則最后會(huì)顯示不出來(lái)。
數(shù)據(jù)如下,速度V的數(shù)組與時(shí)間字符串Date的數(shù)組：
繪制隨時(shí)間變化的值的折線(xiàn)圖。
直接繪制折線(xiàn)圖，可以發(fā)現(xiàn)x軸重疊。
plt.plot(Date, V1, 'r', label='a')
plt.plot(Date, V2, 'blue', label='b')
plt.plot(Date, V3, 'black', label='c')
plt.plot(Date, V4, 'yellow', label='d')
可以導(dǎo)入ticker庫(kù)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，ticker可以改變數(shù)據(jù)軸的間距來(lái)解決日期顯示不完整的問(wèn)題。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
# 根據(jù)ticker的功能改變第一個(gè)為初始的數(shù)據(jù)，第二個(gè)則為間隔
ticker_spacing = Date # 日期的字符串?dāng)?shù)組
ticker_spacing = 4
# 創(chuàng)建畫(huà)布
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
plt.plot(Date, V1, 'r', label='a')
plt.plot(Date, V2, 'blue', label='b')
plt.plot(Date, V3, 'black', label='c')
plt.plot(Date, V4, 'yellow', label='d')
# rotation=30 為傾斜的度數(shù)，因?yàn)槿掌谳^長(zhǎng)，需要傾斜才能更清晰顯示
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(ticker_spacing))
plt.xticks(rotation=30)
最后，如果遇到保存圖片顯示不全的情況，如下：
則只需要在保存圖片的時(shí)候加上參數(shù)：bbox_inches=‘tight'，即可解決問(wèn)題。
plt.savefig('Lekima.tif', dpi=300, bbox_inches='tight')
到此這篇關(guān)于python使用matplotlib繪制圖片時(shí)x軸的刻度處理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python matplotlib x軸刻度處理內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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