Diagrammachsen in Präsentationen mit Python anpassen

Worum es auf dieser Seite geht

Entdecken Sie, wie Sie Aspose.Slides für Python über .NET verwenden, um Diagrammachsen in PowerPoint- und OpenDocument-Präsentationen für Berichte und Visualisierungen anzupassen.

Übersicht

Dieser Artikel erklärt, wie Diagrammachsen mit Aspose.Slides für Python über .NET angepasst werden können. Er behandelt berechnete Achsenwerte, das Tauschen von Diagrammzeilen und -spalten, Achsensichtbarkeit, Kategorie‑Beschriftungs‑ und Tick‑Mark‑Intervalle, Datums­kategorien und -formatierung, Titelrotation, Achsenpositionierung, Anzeigeeinheiten und logarithmische Skalierung.

Ermitteln der Maximalwerte auf der vertikalen Achse von Diagrammen

Erstellen Sie eine Presentation und fügen Sie ein Flächendiagramm mit Standarddaten hinzu. Rufen Sie validate_chart_layout auf, bevor Sie berechnete Achsenwerte lesen, damit das Diagrammlayout aktuell ist.

Lesen Sie actual_max_value und actual_min_value für die Achsenbegrenzungen sowie actual_major_unit und actual_minor_unit für die Tick‑Intervalle. actual_major_unit_scale und actual_minor_unit_scale liefern Zeiteinheiten‑Skalen, die für Datumsachsen relevant sind. Das Beispiel speichert diese Werte in lokalen Variablen und speichert das Diagramm.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.AREA, 100, 100, 500, 350)
    chart.validate_chart_layout()

    max_value = chart.axes.vertical_axis.actual_max_value
    min_value = chart.axes.vertical_axis.actual_min_value

    major_unit = chart.axes.vertical_axis.actual_major_unit
    minor_unit = chart.axes.vertical_axis.actual_minor_unit

    major_unit_scale = chart.axes.vertical_axis.actual_major_unit_scale
    minor_unit_scale = chart.axes.vertical_axis.actual_minor_unit_scale

    presentation.save("AxisValues_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Daten zwischen Achsen austauschen

Verwenden Sie switch_row_column, um die Rollen von Reihen und Spalten in Diagrammdaten zu vertauschen. Jede frühere Kategorie wird zu einer Reihe und jede frühere Reihe zu einer Kategorie. Dies ändert die Daten‑Gruppierung; es tauscht nicht die horizontale und vertikale Achse aus. Das Beispiel verwendet set_range, um die Standarddaten an Sheet1!A1:D5 (einschließlich Kopfzeile und Kategorien‑Spalte) zu binden, bevor Zeilen und Spalten getauscht werden. Es speichert ein Diagramm mit vier Reihen und drei Kategorien.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 100, 100, 400, 300)

    chart.chart_data.set_range("Sheet1!A1:D5")
    chart.chart_data.switch_row_column()

    presentation.save("SwitchChartRowColumns_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Reihenfolge der Darstellung einer Achse umkehren

Verwenden Sie is_plot_order_reversed, um eine Kategorie‑ oder Werteachse umzukehren. Zum Beispiel kann ein horizontales Balkendiagramm Projektphasen von oben nach unten in derselben Reihenfolge wie das Arbeitsblatt anzeigen: Planung, Entwicklung, Testen. Das Umkehren einer Achse ändert die Zeichen­richtung; sie sortiert oder rearrangiert nicht die Arbeitsblattdaten. Im Vergleich dazu tauscht switch_row_column die Rollen von Reihen und Kategorien.

Das folgende Beispiel erstellt ein horizontales Balkendiagramm mit drei Phasen und einer Reihe. Es speichert eine Präsentation mit drei Folien: normale Reihenfolge, umgekehrte Kategorien und umgekehrte Werte. Jede Kopie verwendet denselben Datensatz, und nur eine Achse ist in jeder Kopie umgekehrt.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_BAR, 50, 40, 620, 320)
    chart.has_legend = False

    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    workbook.clear(0)

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.CLUSTERED_BAR)
    stages = ["Planning", "Development", "Testing"]
    values = [10, 30, 20]
    for i, stage in enumerate(stages):
        category_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 0, stage)
        chart.chart_data.categories.add(category_cell)
        value_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 1, values[i])
        series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)

    # Folie 2: die erste Kategorie oben anzeigen.
    category_slide = presentation.slides.add_clone(slide)
    category_chart = category_slide.shapes[0]
    category_chart.axes.vertical_axis.is_plot_order_reversed = True
    # Behalte die horizontale Werteachse unten.
    category_chart.axes.vertical_axis.cross_type = charts.CrossesType.MAXIMUM

    # Folie 3: nur die horizontale numerische Skala umkehren.
    value_slide = presentation.slides.add_clone(slide)
    value_chart = value_slide.shapes[0]
    value_chart.axes.horizontal_axis.is_plot_order_reversed = True

    presentation.save("ReversedAxes.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Das Umkehren einer Achse kann auch die senkrechte Achse auf die gegenüber­liegende Seite des Diagramms verschieben. cross_type steuert, wo die andere Achse die konfigurierbare Achse schneidet. In Folie 2 wird sie bei MAXIMUM auf der umgekehrten Kategorienachse gesetzt, sodass die horizontale Werteachse unten bleibt. Für einen bestimmten Schnittpunkt verwenden Sie cross_at. Prüfen Sie die Schnitt‑Einstellungen, wenn Sie die Richtung ändern, besonders wenn das Diagramm bereits einen benutzerdefinierten Schnittpunkt hat. Setzen Sie is_plot_order_reversed zurück auf False, um die normale Zeichen­richtung wiederherzustellen; die Schnitt‑Einstellungen sind separat.

Normale Reihenfolge (Folie 1)	Umgekehrte Kategorien (Folie 2)	Umgekehrte Werte (Folie 3)
Kategorien laufen von unten nach oben; Werte steigen von links nach rechts.	Planung, Entwicklung und Testen laufen von oben nach unten. Werte und Zeilenreihenfolge der Arbeitsmappe bleiben unverändert.	Kategorien behalten ihre normale Reihenfolge; Werte steigen von rechts nach links. Die Kategorienachse schneidet bei Null auf der rechten Seite.

Vertikale Achse für Liniendiagramme deaktivieren

Setzen Sie is_visible auf False bei der vertikalen Achse, um sie auszublenden. Das Beispiel erstellt ein Liniendiagramm mit Standarddaten und speichert es mit ausgeblendeter vertikaler Achse.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE, 100, 100, 400, 300)
    chart.axes.vertical_axis.is_visible = False

    presentation.save("HiddenVerticalAxis.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Horizontale Achse für Liniendiagramme deaktivieren

Setzen Sie is_visible auf False bei der horizontalen Achse, um sie auszublenden. Das Beispiel erstellt ein Liniendiagramm mit Standarddaten und speichert es mit ausgeblendeter horizontaler Achse.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE, 100, 100, 400, 300)
    chart.axes.horizontal_axis.is_visible = False

    presentation.save("HiddenHorizontalAxis.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Kategorienachse ändern

Setzen Sie category_axis_type um zwischen einer Datums‑ oder Text‑Kategorienachse zu wählen. Dieses Beispiel erfordert ExistingChart.pptx, wobei das Diagramm das erste Shape auf der ersten Folie ist und die Kategorie‑Zellen numerische Excel‑Datumswerte enthalten. Es ändert die horizontale Achse zu einer Datumsachse. Setzen Sie is_automatic_major_unit auf False, major_unit auf 1 und major_unit_scale auf Monate, um Haupt‑Ticks im Abstand von einem Monat zu platzieren.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation("ExistingChart.pptx") as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes[0]
    chart.axes.horizontal_axis.category_axis_type = charts.CategoryAxisType.DATE
    chart.axes.horizontal_axis.is_automatic_major_unit = False
    chart.axes.horizontal_axis.major_unit = 1
    chart.axes.horizontal_axis.major_unit_scale = charts.TimeUnitType.MONTHS

    presentation.save("ChangeChartCategoryAxis_out.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Intervalle für Kategorienachsennamen steuern

Wenn ein Diagramm viele Kategorien hat, reduzieren Sie die Anzahl sichtbarer Achsen‑Beschriftungen, ohne Kategorien oder Datenpunkte zu entfernen. Setzen Sie is_automatic_tick_label_spacing auf False und dann tick_label_spacing auf das gewünschte Kategorien‑Intervall. Für Textkategorien in ihrer normalen Reihenfolge beginnt die Zählung bei der ersten Kategorie:

Intervall	Im Beispiel angezeigte Beschriftungen
1	Kategorie 1, Kategorie 2, Kategorie 3, … Kategorie 24
2	Kategorie 1, Kategorie 3, Kategorie 5, … Kategorie 23
3	Kategorie 1, Kategorie 4, Kategorie 7, … Kategorie 22

Ein Intervall von 3 zeigt jede dritte Beschriftung an und lässt zwei Beschriftungen zwischen den angezeigten verborgen. Es entfernt nicht die entsprechenden Spalten. Automatischer Abstand wählt ein Intervall basierend auf dem verfügbaren Platz; er zeigt nicht unbedingt jede Beschriftung an.

Tick‑Marken haben separate Steuerungen. Setzen Sie is_automatic_tick_marks_spacing auf False und verwenden Sie tick_marks_spacing, um ihr Intervall festzulegen. Beispiel: 1 behält eine Tick‑Marke bei jedem Kategorien‑Intervall, während Beschriftungen nur bei jeder dritten Kategorie erscheinen. Setzen Sie major_tick_mark auf einen sichtbaren Stil, um das Ergebnis zu sehen. Das Zurücksetzen einer automatischen Abstand‑Eigenschaft auf True lässt das Diagramm das Intervall wieder automatisch wählen.

Das folgende eigenständige Beispiel erstellt 24 Kategorien und eine Reihe, speichert dann drei Folien in CategoryAxisIntervals.pptx: automatischer Abstand, manueller Beschriftungsabstand mit unabhängigen Tick‑Marken und wiederhergestellter automatischer Abstand. Die beiden Kopien behalten die ursprünglichen Diagrammdaten. Keine Eingabe‑Präsentation ist erforderlich. Horizontale Beschriftungstexte machen die Dichte‑Unterschiede leicht erkennbar.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 30, 40, 660, 320)

    chart.has_legend = False
    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    workbook.clear(0)

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN)
    for i in range(24):
        category_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 0, f"Category {i + 1}")
        chart.chart_data.categories.add(category_cell)
        value_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 1, 10 + i % 6 * 5)
        series.data_points.add_data_point_for_bar_series(value_cell)

    axis = chart.axes.horizontal_axis
    axis.category_axis_type = charts.CategoryAxisType.TEXT
    axis.text_format.text_block_format.rotation_angle = 0
    axis.text_format.portion_format.font_height = 12
    axis.major_tick_mark = charts.TickMarkType.OUTSIDE
    axis.is_automatic_tick_label_spacing = True
    axis.is_automatic_tick_marks_spacing = True

    # Folie 2: jede dritte Beschriftung anzeigen, aber für jede Kategorie eine Tick-Mark beibehalten.
    manual_slide = presentation.slides.add_clone(slide)
    manual_chart = manual_slide.shapes[0]
    manual_axis = manual_chart.axes.horizontal_axis
    manual_axis.is_automatic_tick_label_spacing = False
    manual_axis.tick_label_spacing = 3
    manual_axis.is_automatic_tick_marks_spacing = False
    manual_axis.tick_marks_spacing = 1

    # Folie 3: das Diagramm die beiden Intervalle erneut wählen lassen.
    restored_slide = presentation.slides.add_clone(manual_slide)
    restored_chart = restored_slide.shapes[0]
    restored_chart.axes.horizontal_axis.is_automatic_tick_label_spacing = True
    restored_chart.axes.horizontal_axis.is_automatic_tick_marks_spacing = True

    presentation.save("CategoryAxisIntervals.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Automatische Abstände (Folie 1): In dieser Darstellung wird jede zweite Kategorien‑Beschriftung angezeigt und umbrechen auf zwei Zeilen. Das automatische Ergebnis kann je nach Diagrammgröße, Schriftarten und Renderer variieren.

Manuelle Abstände (Folie 2): Jede dritte Beschriftung wird in einer Zeile angezeigt, während Tick‑Marken bei jedem Kategorien‑Intervall verbleiben. Alle 24 Spalten, einschließlich derer ohne Beschriftungen, bleiben mit denselben Werten sichtbar. Folie 3 stellt das oben gezeigte automatische Aussehen wieder her.

Die richtige Achse und das richtige Intervall wählen

Verwenden Sie dieses Intervall‑Beispiel für eine Text‑Kategorienachse, etwa die Kategorienachse eines Säulen‑, Linien‑, Flächen‑ oder Balkendiagramms. In einem Säulendiagramm ist es die horizontale Achse. In einem horizontalen Balkendiagramm ist die Kategorienachse vertikal, daher wenden Sie diese Einstellungen auf vertical_axis an. Das Tick‑Mark‑Abstand‑Setting gilt auch für eine Reihen‑Achse in Diagrammen, die eine solche besitzen.

Verwenden Sie die Kategorien‑Beschriftungs‑Abstände nicht, um die numerische Skala einer Werteachse festzulegen. Auf einer Werteachse gibt major_unit die Differenz der Werte an: ein Haupt‑Unit von 10 erzeugt Ticks bei 0, 10, 20 usw., wenn die Achse bei Null beginnt. Ein Kategorien‑Beschriftungs‑Intervall von 3 zählt stattdessen Kategorienpositionen, ungeachtet ihrer Werte. Streu‑ und Blasendiagramme verwenden Werteachsen statt einer Text‑Kategorienachse. Für eine Datumsachse verwenden Sie zeitbasierte Haupt‑Units und Skalen wie in Kategorienachse ändern beschrieben.

Datumsformat für Kategorienachsenzahlen festlegen

Das Beispiel ersetzt die Standard‑Diagrammdaten durch vier Jahreswerte. Daten werden als OLE‑Automation‑Seriennummern im ersten Arbeitsblatt (Index 0) gespeichert. Setzen Sie category_axis_type auf eine Datumsachse, deaktivieren Sie is_number_format_linked_to_source und weisen Sie yyyy number_format zu, damit die Kategorienbeschriftungen vierstellige Jahreszahlen unabhängig von der Zellformatierung anzeigen.

from datetime import date

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE, 50, 50, 450, 300)

    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    workbook.clear(0)

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.LINE)
    for i in range(4):
        category_date = date(2015 + i, 1, 1)
        serial_date = (category_date - date(1899, 12, 30)).days
        category_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 0, serial_date)
        chart.chart_data.categories.add(category_cell)

        value_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 1, i + 1)
        series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)

    chart.axes.horizontal_axis.category_axis_type = charts.CategoryAxisType.DATE
    chart.axes.horizontal_axis.is_number_format_linked_to_source = False
    chart.axes.horizontal_axis.number_format = "yyyy"

    presentation.save("DateAxisFormat.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Drehwinkel für einen Diagrammachsentitel festlegen

Aktivieren Sie has_title auf der vertikalen Achse, geben Sie einen Titeltext an und setzen Sie rotation_angle zur Drehung des Titels. Der Winkel wird in Grad gemessen; dieses Beispiel speichert ein Säulendiagramm mit um 90° gedrehtem Werteachsen‑Titel.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 50, 50, 450, 300)
    chart.axes.vertical_axis.has_title = True
    chart.axes.vertical_axis.title.add_text_frame_for_overriding("Value")
    chart.axes.vertical_axis.title.text_format.text_block_format.rotation_angle = 90

    presentation.save("RotatedAxisTitle.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Achsenposition für eine Kategorien- oder Werteachse festlegen

Verwenden Sie axis_between_categories, um zu steuern, ob die Werteachse die Kategorienachse zwischen Kategorien oder an den Kategorien‑Ticks kreuzt. Diese Eigenschaft gilt für Kategorienachsen. Das Beispiel setzt sie auf True bei der horizontalen Kategorienachse eines Säulendiagramms und speichert das Ergebnis.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 50, 50, 450, 300)
    chart.axes.horizontal_axis.axis_between_categories = True

    presentation.save("AxisBetweenCategories.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Anzeigeeinheit für eine Werteachse festlegen

Setzen Sie display_unit zur Skalierung der Beschriftungen einer Werteachse, ohne die zugrunde liegenden Daten zu ändern. Mit DisplayUnitType auf MILLIONS wird ein Wert von 60 000 000 als 60 angezeigt. Das Beispiel erstellt ein Säulendiagramm und wendet die Anzeigeeinheit Millionen auf die vertikale Achse an.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.CLUSTERED_COLUMN, 50, 50, 450, 300)
    chart.axes.vertical_axis.display_unit = charts.DisplayUnitType.MILLIONS

    presentation.save("Result.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Logarithmische Werteachse konfigurieren

Eine logarithmische Werteachse ist nützlich, wenn positive Werte mehrere Größenordnungen umfassen. Zum Beispiel könnte ein Dienst in fünf Perioden 10, 100, 1 000, 10 000 und 100 000 Anfragen erhalten. Auf einer linearen Skala liegen die kleineren Werte dicht beieinander nahe Null. Eine logarithmische Skala macht ihr relatives Wachstum leichter vergleichbar: gleiche Abstände repräsentieren gleiche Verhältnisse statt gleiche Differenzen.

Setzen Sie is_logarithmic auf True bei der Werteachse und verwenden Sie log_base, um die Basis zu wählen. Dies ändert die Darstellung der bestehenden Werte; es ändert nicht die Daten oder fügt eine logarithmische Trendlinie hinzu. Eine Trendlinie stellt eine angepasste Beziehung in den Daten dar und ist ein separates Feature.

Werteachse und Basis wählen

Für ein Linien‑ oder Säulendiagramm ist die Werteachse vertical_axis. Für ein horizontales Balkendiagramm ist sie horizontal_axis. Streu‑ und Blasendiagramme besitzen zwei Werteachsen, daher wählen Sie die horizontale Achse für X‑Werte, die vertikale Achse für Y‑Werte oder beide. Wenden Sie keine logarithmische Skalierung auf eine Kategorienachse an.

Die Standard‑Logarithmus‑Basis ist 10. Für PPTX‑Diagramme verwenden Sie eine Basis zwischen 2 und 1000, inklusiv; Bruch‑Basen wie 2.5 werden ebenfalls unterstützt. Bei Basis 10 sind aufeinanderfolgende Potenzen wie 10, 100, 1 000 und 10 000 gleichmäßig verteilt.

Lineare und logarithmische Skalierung vergleichen

Das folgende eigenständige Beispiel erstellt ein Liniendiagramm mit den fünf Anfragenzahlen auf der ersten Folie, klont dann diese Folie und aktiviert eine logarithmische Werteachse zur Basis 10 auf der zweiten. Beide Folien behalten dieselben Daten.

import aspose.slides as slides
import aspose.slides.charts as charts

with slides.Presentation() as presentation:
    slide = presentation.slides[0]

    chart = slide.shapes.add_chart(charts.ChartType.LINE, 30, 40, 660, 200)

    chart.has_legend = False

    chart.chart_data.categories.clear()
    chart.chart_data.series.clear()

    workbook = chart.chart_data.chart_data_workbook
    workbook.clear(0)

    series = chart.chart_data.series.add(charts.ChartType.LINE)
    values = [10, 100, 1000, 10000, 100000]

    for i, value in enumerate(values):
        category_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 0, f"Period {i + 1}")
        chart.chart_data.categories.add(category_cell)

        value_cell = workbook.get_cell(0, i + 1, 1, value)
        series.data_points.add_data_point_for_line_series(value_cell)

    # Behalte die erste Folie linear und ändere nur die Skalierung der Werteachse der Kopie.
    logarithmic_slide = presentation.slides.add_clone(slide)
    logarithmic_chart = logarithmic_slide.shapes[0]
    value_axis = logarithmic_chart.axes.vertical_axis
    value_axis.is_logarithmic = True
    value_axis.log_base = 10

    presentation.save("LogarithmicAxis.pptx", slides.export.SaveFormat.PPTX)

Lineare Skalierung (Folie 1): Gleiche vertikale Abstände repräsentieren gleiche Unterschiede in den Anfragenzahlen. Der größte Wert dominiert das Diagramm, wodurch die kleineren Werte schwer zu unterscheiden sind.

Logarithmische Skalierung (Folie 2): Gleiche vertikale Abstände repräsentieren gleiche Verhältnisse. Jeder Zeitraum hat zehnmal so viele Anfragen wie der vorherige, sodass die Punkte auf der Basis‑10‑Skala eine gerade Aufwärtslinie bilden. Die Achsen‑Beschriftungen zeigen weiterhin die ursprünglichen Anfragenzahlen.

Umgang mit Null- und Negativwerten

Eine logarithmische Skala kann nur strikt positive Werte anzeigen. Überprüfen Sie die Daten, bevor Sie sie aktivieren. Wenn Null‑ oder Negativwerte bedeutungsvoll sind, behalten Sie eine lineare Skala bei oder zeigen Sie sie separat. Wenn das Ausschließen dieser Werte für die Analyse sinnvoll ist, erklären Sie das Weglassen. Ersetzen Sie sie nicht stillschweigend durch kleine positive Zahlen, da dies die Datenbedeutung ändert. Jeder manuell konfigurierte Minimal‑ oder Maximalwert für eine logarithmische Achse muss ebenfalls positiv sein.

FAQ

Wie lege ich den Wert fest, an dem eine Achse die andere schneidet (Achsschnittpunkt)?

Verwenden Sie cross_type, um das Schnitt‑Verhalten auszuwählen. Um einen numerischen Schnittwert zu bestimmen, setzen Sie cross_at. Diese Einstellungen ermöglichen es, den Achsschnitt zu einer passenden Basislinie zu verschieben.

Wie kann ich die Tick‑Beschriftungen relativ zur Achse positionieren?

Setzen Sie tick_label_position mit TickLabelPositionType: LOW, HIGH, NEXT_TO oder NONE. Um die Tick‑Marken selbst zu steuern, verwenden Sie major_tick_mark oder minor_tick_mark; diese sind von der Beschriftungsposition getrennt.