


Festlegen des Formats von Gleitkomma-Teilstrichbeschriftungen
Dezimalstellen festlegen
Um eine bestimmte Dezimalformatierung in Ihren Teilstrichbeschriftungen zu verwenden, verwenden Sie die Klasse FormatStrFormatter. Diese Klasse akzeptiert als Argument einen String, der das gewünschte Format angibt. Zum Beispiel:
<code class="python">from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter fig, ax = plt.subplots() ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f'))</code>
In diesem Beispiel gibt die Formatzeichenfolge „%.2f“ an, dass Teilstrichbeschriftungen zwei Dezimalstellen haben sollten. Weitere Formatierungsoptionen finden Sie in der Matplotlib-Dokumentation.
Finer Control verwenden: ScalarFormatter
Alternativ können Sie die ScalarFormatter-Klasse mit den Argumenten useOffset und useLocale verwenden. useOffset deaktiviert die wissenschaftliche Notation, während useLocale die Gebietsschemaeinstellungen des Systems verwendet, um den Formatierungsstil zu bestimmen (z. B. Dezimaltrennzeichen, Tausendertrennzeichen).
<code class="python">fig, ax = plt.subplots() # Disable scientific notation ax.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter(useOffset=False, useLocale=False)) # Specify decimal places ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.5))</code>
Keine Dezimalstellen
Um Dezimalstellen vollständig zu entfernen , setzen Sie die Formatzeichenfolge auf „%d“. Dadurch werden ganze Zahlen ohne Bruchteile angezeigt:
<code class="python">from matplotlib.ticker import StrMethodFormatter ax.yaxis.set_major_formatter(StrMethodFormatter('{x:.0f}'))</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie steuere ich das Format von Float-Tick-Beschriftungen in Matplotlib?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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