matplotlib . axes . set _ xlabel()用 Python
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Matplotlib 是 Python 中的一个库，是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图形元素:轴、刻度、线二维、文本、多边形等。，并设置坐标系。Axes 的实例通过回调属性支持回调。
matplotlib . axes . axes . set _ xlabel()函数
matplotlib 库的 Axes 模块中的 Axes.set_xlabel()函数用于设置 x 轴的标签。
语法: Axes.set_xlabel(self，xlabel，fontdict=None，labelpad=None，**kwargs)
参数:该方法接受以下参数。
- xlabel : 此参数为标签文本。
- labelpad : 此参数是距离轴边界框的点间距，包括刻度和刻度标签。
返回:此方法不返回任何值。
下面的例子说明了 matplotlib.axes . axes . set _ xlabel()函数在 matplotlib . axes 中的作用:
例 1:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
t = np.arange(0.01, 5.0, 0.01)
s = np.exp(-t)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)
ax.set_xlim(5, 0)
ax.set_xlabel('Display X-axis Label',
fontweight ='bold')
ax.grid(True)
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.set_xlabel()\
Examples\n', fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()
输出:
例 2:
# Implementation of matplotlib function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook
with cbook.get_sample_data('goog.npz') as datafile:
price_data = np.load(datafile)['price_data'].view(np.recarray)
# get the most recent 250
# trading days
price_data = price_data[-250:]
delta1 = np.diff(price_data.adj_close)/price_data.adj_close[:-1]
volume = (25 * price_data.volume[:-2] / price_data.volume[0])**3
close = (0.03 * price_data.close[:-2] / 0.03 * price_data.open[:-2])**2
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(delta1[:-1], delta1[1:],
c = close, s = volume,
alpha = 0.5)
ax.set_xlabel(r'X-axis contains $\Delta_i$ values',
fontweight ='bold')
ax.grid(True)
fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.set_xlabel() Examples\n',
fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()
输出:
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