Подтвердить что ты не робот

Скрытие ярлыков осей

Я пытаюсь скрыть метки оси на первом подзаголовке в 211. Я хотел бы обозначить цифру, а не просто подзаголовок (ссылка: "Характеристики события Isub" ). Как я могу контролировать свойства шрифта, такие как размер, шрифт, цвет?

f = Figure()

vdsvgsPlot = f.add_subplot(211)
vdsvgsPlot.plot(theLister()[3],theLister()[0])
vdsvgsPlot.plot(theLister()[3],theLister()[1])

isubPlot = f.add_subplot(212)
isubPlot.plot(theLister()[3],theLister()[2])

plotCanvas = FigureCanvasTkAgg(f, master)
toolbar = NavigationToolbar2TkAgg(plotCanvas, master)

plotCanvas.get_tk_widget().pack()

Спасибо заранее.

4b9b3361

Ответ 1

У вас здесь несколько разных вопросов... Позвольте мне немного разобраться с ними...

Посредством "скрыть метки оси на первом подзаголовке" вы имеете в виду метки фактической оси (которых нет, если вы не указали их), метки тика (то есть числа вдоль оси), отметки оси или все вышеперечисленное?

Если вы имеете в виду "все вышеперечисленное", просто сделайте ax.xaxis.set_visible(False) и то же самое для оси y. (ax здесь будет vdsvgsPlot в приведенном выше примере кода)

Если вы имеете в виду метки тика оси, просто установите их на [], т.е.: ax.set_xticklabels([]). (и set_yticklabels для оси y)

Если вы имеете в виду оси тиков, вы можете сделать что-то подобное: ax.set_xticks([]) и ax.set_yticks([]), которые будут отключать как тики, так и метки.

Что касается второго вопроса, используйте suptitle, чтобы загладить весь рисунок. т.е.: fig.suptitle('whatever') (f.suptitle... в приведенном выше примере кода).

Что касается управления свойствами шрифта, вы можете либо пройти различные аргументы ключевого слова до suptitle (или что-нибудь еще, что создает текст на сюжете) или установить их после создания текста. Например fig.suptitle('This is a title', size=20, horizontalalignment='left', font='Times', color='red')

В общем, я бы предложил вам ознакомиться с руководством пользователя галерея примеров (все из которых имеют исходный код), pyplot api docs, а d с таблицей api docs.

Надеюсь, что это поможет!

Ответ 2

Попробуйте использовать .xaxis.label.set_visible(False)