Метки скрытой оси

Question

Я пытаюсь скрыть метки осей на первом субплоте в 211. Я хочу пометить фигуру, а не только субплот (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()

Заранее спасибо.

Answer 1

У вас есть несколько разных вопросов ... Позвольте мне их немного разбить ...

Под «скрыть метки осей на первом участке» вы подразумеваете фактические метки осей (которых нет, если вы их не укажете), метки галочек (т. Е. Числа вдоль оси), метки осей или все вышеперечисленное?

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

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

Если вы имеете в виду отметки оси, вы можете сделать что-то похожее: ax.set_xticks([]) и ax.set_yticks([]), которые отключат как отметки, так и метки.

Что касается второго вопроса, используйте suptitle для заголовка всего рисунка. т.е.: fig.suptitle('whatever') (f.suptitle... в приведенном выше примере кода).

Что касается управления свойствами шрифта , вы можете либо передать различные аргументы ключевых слов в suptitle (или что-либо еще, что создает текст на графике), либо установить их после Вы создаете текст. Например fig.suptitle('This is a title', size=20, horizontalalignment='left', font='Times', color='red')

В общем, я бы посоветовал вам просмотреть различные руководства пользователя , галерею примеров (все они содержат исходный код), * ​​1038 * pyplot api docs , и d подробный api docs .

Надеюсь, это поможет!

Answer 2

Попробуйте использовать .xaxis.label.set_visible(False)