Matplotlib.axes.Axes.set_yticklabels() en Python

Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. La clase Axes contiene la mayoría de los elementos de la figura: Axis, Tick, Line2D, Text, Polygon, etc., y establece el sistema de coordenadas. Y las instancias de Axes admiten devoluciones de llamada a través de un atributo de devoluciones de llamada.

La función Axes.set_yticklabels() en el módulo de ejes de la biblioteca matplotlib se usa para establecer las etiquetas de marca y con una lista de etiquetas de string.

Sintaxis: Axes.set_yticklabels(self, etiquetas, fontdict=Ninguno, menor=Falso, **kwargs) 

Parámetros: este método acepta los siguientes parámetros.

• etiquetas : este parámetro es la lista de etiquetas de string.
• fontdict : este parámetro es el diccionario que controla la apariencia de las etiquetas.
• minor : Este parámetro se utiliza tanto para establecer ticks mayores como para establecer ticks menores.

Valor devuelto: este método devuelve una lista de instancias de texto.

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axes.Axes.set_yticklabels() en matplotlib.axes: 

Ejemplo 1: 

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as mtransforms
 
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(12, 24), range(12))
ax.set_yticks((2, 5, 7, 10))
ax.set_yticklabels(("Label-1", "Label-2",
                    "Label-3", "Label-4"))
   
fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.set_yticklabels()\
 function Example\n\n', fontweight ="bold")
fig.canvas.draw()
plt.show()

Producción:

Ejemplo 2: 

# Implementation of matplotlib function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
  
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
y2 = y + 0.2 * np.random.normal(size = x.shape)
  
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.plot(x, y2)
  
ax.set_yticks([-1, 0, 1])
  
ax.spines['left'].set_bounds(-1, 1)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
 
ax.set_yticklabels(("Val-1", "Val-2", "Val-3"))
   
fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.set_yticklabels()\
 function Example\n\n', fontweight ="bold")
fig.canvas.draw()
plt.show()

Producción: