Matplotlib：axes脊柱(坐标轴)

设置坐标轴范围

plt.xlim()、plt.ylim()

另外也可以使用plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])确定坐标值的范围

面向对象的方法

ax.set_xlim() ax.set_ylim ()

设置坐标轴的范围可以通过axis(),xlim()和ylim()三个来设置，axis()用来同时设置x轴和y轴，后面的两个都是针对于特定的坐标轴而言。

matplotlib.pyplot.xlim(*args, **kwargs)

有两种参数输入方式

• plt.xlim(num1, num2)
• plt.xlim(xmin=num1,xmax=num2)

matplotlib.pyplot.axis(*v, **kwargs)

参数详解：

1. xmin, xmax, ymin, ymax : float, optional

pyplot.axis([1,2,2,4])

设置坐标轴名称

plt.xlabel()、plt.ylabel() 设置坐标轴名称

面向对象的方法

ax.set_xlabel() ax.set_ylabel()

设置坐标轴刻度标签

plt.xticks、plt.yticks设置坐标轴刻度

面向对象的方法

ax.set_xticklabel() ax.set_yticklabel()

matplotlib.pyplot.xticks(ticks=None, 
                         labels=None, 
                         *kwargs)

参数

• ticksarray-like, optional

  The list of xtick locations. Passing an empty list removes all xticks.

• labelsarray-like, optional

  The labels to place at the given ticks locations. This argument can only be passed if ticks is passed as well.

• kwargs

  Text properties can be used to control the appearance of the labels.

  常用的文本属性有 fontsize color rotation 等

显示数字标签

plt.plot()
plt.xticks( np.arange(5) )

显示x轴的刻标以及对应的标签

plt.plot()
plt.xticks( np.arange(5), ['Tom', 'Dick', 'Harry', 'Sally', 'Sue'] )

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2

plt.figure()
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')

plt.xlim((-1, 2))
plt.ylim((-2, 3))
plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')

new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
           [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])

设置axes脊柱(坐标系)

属性列表

去掉脊柱(坐标系)

ax.spines[‘top’].set_visible(False) #去掉上边框

ax.spines[‘bottom’].set_visible(False) #去掉下边框

ax.spines[‘left’].set_visible(False) #去掉左边框

ax.spines[‘right’].set_visible(False) #去掉右边框

plt.tick_params(axis="x",labelrotation=-60)
ax=plt.gca() #获取对象
ax.spines['top'].set_visible(False) #去掉上边框

移动脊柱

ax.spines[‘right’].set_color(‘none’)

ax.spines[‘top’].set_color(‘none’)

ax.xaxis.set_ticks_position(‘bottom’) # 刻度的显示位置

ax.spines[‘bottom’].set_position((‘data’,0))

ax.yaxis.set_ticks_position(‘left’)

ax.spines[‘left’].set_position((‘data’,0))

plt.tick_params(axis="x",labelrotation=-60)
ax=plt.gca()
ax.spines['top'].set_visible(False) #去掉上边框
ax.spines['right'].set_visible(False) #去掉上边框

# 设置 bottom 的位置在 left 0.8处
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0.8))

plt.tick_params(axis="x",labelrotation=-60)
ax=plt.gca()
ax.spines['top'].set_visible(False) #去掉上边框
ax.spines['right'].set_visible(False) #去掉上边框
# 设置ticks 显示在top 处
ax.xaxis.set_ticks_position('top')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0.8))

设置边框线颜色

ax = plt.gca() # 获取当前的axes

ax.spines['right'].set_color('blue')

ax.spines['top'].set_color('none')

设置边框线宽

ax1.spines['left'].set_linewidth(5)

设置边框线型

ax.spines['left'].set_linestyle('--')

设置反方向x轴(y轴同理)

ax.invert_xaxis()  # x轴反向

plt.tick_params(axis="x",labelrotation=-60)
ax=plt.gca()
ax.spines['top'].set_visible(False) #去掉上边框
ax.spines['right'].set_visible(False) #去掉上边框
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0.5))
ax.invert_xaxis()  # x轴反向

gca():获取当前坐标轴信息
.spines:设置边框
.set_color:设置边框颜色：默认白色
.spines:设置边框
.xaxis.set_ticks_position:设置x坐标刻度数字或名称的位置
.yaxis.set_ticks_position:设置y坐标刻度数字或名称的位置
.set_position:设置边框位置

案例

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = x**2

# 绘图
plt.plot(x, y)

ax = plt.gca()
# ===设置脊(边框)===
# 1.隐藏上与右的边框
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_color(None)

# 2.设置颜色
ax.spines['left'].set_color('b')
ax.spines['bottom'].set_color('r')

# 3.设置线宽
ax.spines['left'].set_linewidth(5)
ax.spines['bottom'].set_linewidth(3)

# 4.设置线形
ax.spines['left'].set_linestyle('--')
ax.spines['left'].set_linestyle('-.')

# 5.设置交点位置（0， 35）
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 35))

# 6.设置数据显示的位置
#ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
#ax.yaxis.set_ticks_position('right')


# 7.设置反方向(y轴同理)
ax.invert_xaxis()  # x轴反向

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = x**2

# 绘图
plt.plot(x, y)

ax = plt.gca()
# ===设置脊(边框)===
# 1.隐藏上与右的边框
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_color(None)

# 2.设置颜色
ax.spines['left'].set_color('b')
ax.spines['bottom'].set_color('r')

# 3.设置线宽
ax.spines['left'].set_linewidth(5)
ax.spines['bottom'].set_linewidth(3)

# 4.设置线形
ax.spines['left'].set_linestyle('--')
ax.spines['left'].set_linestyle('-.')

# 5.设置交点位置（0， 35）
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 35))

# 6.设置数据显示的位置
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('right')


# 7.设置反方向(y轴同理)
ax.invert_xaxis()  # x轴反向

将坐标轴移到中间，即笛卡尔坐标轴。路径：将图形上，右边隐藏，将下，左边移动到中间，需要用到gac函数获取Axes对象，接着通过这个对象指定每条边的位置，使用set_color设置成none。实现代码如下：

x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)#定义横轴范围
y = np.sin(3*x)/x#函数
y2 = np.sin(2*x)/x
y3 = np.sin(x)/x
plt.plot(x,y)#绘制,matplotlib默认展示不同的颜色
plt.plot(x,y2,'--')
plt.plot(x,y3)
plt.xticks([-2*np.pi,-np.pi,0,np.pi,2*np.pi],[r'$-2\pi$',r'$\pi$','$0$','$\pi$','$2\pi$'])#显示横坐标刻度值，不加第二个参数，将显示的是数值而不是字母
plt.yticks([-1,0,1,2,3],[r'$-1$','$0$','$+1$','$+2$','$+3$'])
plt.legend(['y','y2','y3'])
plt.title('M10')
ax = plt.gca()#使用gca函数获取axes对象
ax.spines['right'].set_color('none')#右侧边隐藏
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#将底边设为横坐标
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#将坐标置于坐标0处
ax.yaxis.set_ticks_position('left')#左边设置为纵坐标
ax.spines['left'].set_position(('data',0))