📅  最后修改于: 2020-11-29 07:04:29             🧑  作者: Mango
您可以通过指定线宽和颜色来配置每个轴的外观。也可以定义网格宽度和网格颜色。让我们在本章中详细了解相同的内容。
在Layout对象的属性中,将showticklabels设置为true将启用刻度线。 tickfont属性是一个dict对象,用于指定字体名称,大小,颜色等。tickmode属性可以具有两个可能的值-linear和array。如果它是线性的,则开始刻度的位置由tick0确定,而刻度之间的间隔由dtick属性确定。
如果tickmode设置为array,则必须提供值列表和标签作为tickval和ticktext属性。
布局对象还将Exponentformat属性设置为‘e’,将使刻度值以科学计数法显示。您还需要将showexponent属性设置为‘all’ 。
现在,我们在上面的示例中设置Layout对象的格式,以通过指定行,网格和标题字体属性以及刻度模式,值和字体来配置x和y轴。
layout = go.Layout(
title = "Sine and cos",
xaxis = dict(
title = 'angle',
showgrid = True,
zeroline = True,
showline = True,
showticklabels = True,
gridwidth = 1
),
yaxis = dict(
showgrid = True,
zeroline = True,
showline = True,
gridcolor = '#bdbdbd',
gridwidth = 2,
zerolinecolor = '#969696',
zerolinewidth = 2,
linecolor = '#636363',
linewidth = 2,
title = 'VALUE',
titlefont = dict(
family = 'Arial, sans-serif',
size = 18,
color = 'lightgrey'
),
showticklabels = True,
tickangle = 45,
tickfont = dict(
family = 'Old Standard TT, serif',
size = 14,
color = 'black'
),
tickmode = 'linear',
tick0 = 0.0,
dtick = 0.25
)
)
有时在图形中具有双x或y轴很有用;例如,当一起绘制具有不同单位的曲线时。 Matplotlib支持这一与twinx和twiny功能。在以下示例中,该图具有两个y轴,一个显示exp(x) ,另一个显示log(x)
x = np.arange(1,11)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.log(x)
trace1 = go.Scatter(
x = x,
y = y1,
name = 'exp'
)
trace2 = go.Scatter(
x = x,
y = y2,
name = 'log',
yaxis = 'y2'
)
data = [trace1, trace2]
layout = go.Layout(
title = 'Double Y Axis Example',
yaxis = dict(
title = 'exp',zeroline=True,
showline = True
),
yaxis2 = dict(
title = 'log',
zeroline = True,
showline = True,
overlaying = 'y',
side = 'right'
)
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
iplot(fig)
此处,其他y轴配置为yaxis2,并显示在右侧,标题为“ log” 。结果图如下-