matplotlib.axes.Axes.set_yticks #
- Machados. set_yticks ( ticks , labels = None , * , minor = False , ** kwargs ) [source] #
Defina os locais dos tiques do yaxis e, opcionalmente, os rótulos.
Se necessário, os limites de visualização do Eixo são expandidos para que todos os ticks fornecidos fiquem visíveis.
- Parâmetros :
- lista de carrapatos de carros alegóricos
Lista de locais de marcação. O eixo
Locator
é substituído por umFixedLocator
.Alguns formatadores de ticks não rotularão posições arbitrárias de ticks; por exemplo, os formatadores de log apenas rotulam os ticks de década por padrão. Nesse caso, você pode definir um formatador explicitamente no eixo usando
Axis.set_major_formatter
ou fornecer rótulos formatados por conta própria.- lista de rótulos de str, opcional
Lista de rótulos de escala. Se não definido, os rótulos são gerados com o tick do eixo
Formatter
.- bool menor , padrão: False
Se
False
, defina os ticks principais; seTrue
, o menor marca.- ** kwargs
Text
propriedades para os rótulos. Eles terão efeito somente se você passar rótulos . Em outros casos, usetick_params
.
Notas
A expansão obrigatória dos limites de visualização é uma escolha de design intencional para evitar a surpresa de um tick não visível. Se precisar de outros limites, você deve definir os limites explicitamente após definir os tiques.
Exemplos usando matplotlib.axes.Axes.set_yticks
#

Controlando programaticamente o ajuste da subtrama

Diagrama SkewT-logP: usando transformações e projeções personalizadas