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  • matplotlib坐标轴设置-1
    2020-07-08 10:14:20
    1. 范围设置

      # 坐标轴范围
      plt.xlim((-2,2))     #参数为元组
      plt.ylim((-2,2))  
      
    2. 坐标轴标签

      plt.xlabel('x  -   zhou',fontsize=20) #fontsize字体大小
      plt.ylabel('y  -  zhou')
      
    3. 坐标节点

      ticks = np.linspace(-2,2,9)
      print(ticks)
      plt.xticks(ticks)
      
    4. ticks 变为 文字, (数学公式类型的) 字体设置

      plt.yticks([-1,0,0.8],[r'$bad$',r'$good$',r'$really\ good$'])
      
    5. 完整代码

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    x=np.linspace(-1,1,50)
    y1 = x**2
    y2 = x**3
    plt.figure(num=4)  # figure对象名称、尺寸设置
    plt.plot(x,y2)
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--')
    
    # 坐标轴范围
    plt.xlim((-2,2))     #参数为元组
    plt.ylim((-2,2))          
    
    # 坐标轴标签
    plt.xlabel('x  -   zhou')
    plt.ylabel('y  -  zhou')
    
    #坐标间隔
    ticks = np.linspace(-2,2,9)
    print(ticks)
    plt.xticks(ticks)
    # 将ticks 变为 文字,数学公式类型的字体设置
    plt.yticks([-1,0,0.8],[r'$bad$',r'$good$',r'$really\ good$'])
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    更多相关内容
  • 本篇文章主要介绍了python matplotlib坐标轴设置的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • Matplotlib坐标轴格式

    2022-02-18 14:52:11
    Matplotlib坐标轴格式 在一个函数图像中,有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系,这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。Matplotlib 通过 axes 对象的xscale或yscale属性来实现对坐标轴的格式设置。 示例:右侧的...

    Matplotlib坐标轴格式

    在一个函数图像中,有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系,这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。Matplotlib 通过 axes 对象的xscale或yscale属性来实现对坐标轴的格式设置。

    示例:右侧的子图显示对数刻度,左侧子图则显示标量刻度。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))
    x = np.arange(1,5)
    axes[0].plot( x, np.exp(x))
    axes[0].plot(x,x**2)
    axes[0].set_title("Normal scale")
    axes[1].plot (x, np.exp(x))
    axes[1].plot(x, x**2)
    #设置y轴
    axes[1].set_yscale("log")
    axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)")
    axes[0].set_xlabel("x axis")
    axes[0].set_ylabel("y axis")
    axes[0].xaxis.labelpad = 10
    #设置x、y轴标签
    axes[1].set_xlabel("x axis")
    axes[1].set_ylabel("y axis")
    plt.show()
    

    对数关系图

    图1:对数关系图

    轴是连接刻度的线,也就是绘图区域的边界,在绘图区域(axes 对象)的顶部、底部、左侧和右侧都有一个边界线(轴)。通过指定轴的颜色和宽度,从而对进行显示格式设置,比如将所有轴的颜色设置为 None,那么它们都会成为隐藏状态,或者也可以给轴添加相应的颜色。以下示例为左侧轴、底部轴分别设置了红色、蓝色,如下所示:

    import matplotlib.pyplot as plt
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
    #为左侧轴,底部轴添加颜色
    ax.spines['bottom'].set_color('blue')
    ax.spines['left'].set_color('red')
    ax.spines['left'].set_linewidth(2)
    #将侧轴、顶部轴设置为None
    ax.spines['right'].set_color(None)
    ax.spines['top'].set_color(None)
    ax.plot([1,2,3,4,5])
    plt.show()
    

    输出结果如下:
    matplotlib绘图

    图2:输出结果

    展开全文
  • matplotlib设置坐标轴

    千次阅读 2021-11-04 20:57:39
    设置x,y范围 x = np.linspace(-3,3,100) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 #xy范围 plt.xlim((-1,2)) plt.ylim((-2,3)) plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=...
    import numpy as np
    

    设置x,y范围

    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    对x,y轴进行描述

    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    将x轴坐标自定义一组数据,y轴改为文字的

    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    

    在这里插入图片描述

    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
              ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    设置坐标轴颜色

    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    
    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
              ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    
    #gca代表获取当前坐标轴
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('red')
    #右边的边框设置为红色
    ax.spines['top'].set_color('red')
    #上面的边框也设置为红色
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    坐标轴右边和上边的边框去掉

    
    #gca代表获取当前坐标轴
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    #右边和上边的边框去掉
    

    在这里插入图片描述
    设置x轴,y轴位置,以及它们的刻度位置

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
    print(new_ticks)
    
    x = np.linspace(-3,3,100)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    #xy范围
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    #xy描述
    plt.xlabel('xxxx')
    plt.ylabel('yyyy')
    
    plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
    plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
    #color指的是线的颜色,linewidth指的是线的粗细程度
    #linestyle指的是线的类型
    #第一个两个-指的就是虚线,第一个一个-指的就是实线
    
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
              ['level1','level2','level3','level4','level5'])
    
    #gca代表获取当前坐标轴
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    #右边和上边的边框去掉
    
    #把x轴的刻度设置为'bottom',x轴刻度上的字都在x轴下部
    #把y轴的刻度设置成'left',y轴刻度上的字都在y轴左部
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    
    #设置x,y轴位置,让x轴y轴位于0的位置
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • matplotlib——坐标轴相关设置

    千次阅读 2022-03-30 13:56:57
    坐标轴设置 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline 左边的视图里有四条边,称为视图的spine——脊柱。如何对spine操作得到右图的效果? ① 去除上面和右面的spine; ②再把左面...

    坐标轴设置

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    %matplotlib inline
    

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IloVMccX-1648619788804)(attachment:image.png)]

    左边的视图里有四条边,称为视图的spine——脊柱。如何对spine操作得到右图的效果?
    ① 去除上面和右面的spine;
    ②再把左面的spine移至中间;
    ③ 再把下面的spine 向上移,使得两个0值重合

    所有对spine的操作均在 gca() 方法中完成, gca——get current axes
    x = np.linspace(-50, 51)
    y = x**2
    
    plt.plot(x, y)
    

    在这里插入图片描述

    获取当前坐标轴

    plt.plot(x, y)
    axes = plt.gca()
    

    在这里插入图片描述

    通过坐标轴 spines 确定 top bottom left right 四个轴

    因为我们不需要上方和右方的spine 所以把颜色设置为空

    plt.plot(x, y)
    axes = plt.gca()
    axes.spines['right'].set_color('none')
    axes.spines['top'].set_color('none')
    axes
    

    在这里插入图片描述

    
    
    plt.plot(x, y)
    axes = plt.gca()
    axes.spines['right'].set_color('none')
    axes.spines['top'].set_color('none')
    
    # 移动轴的方式有多种  data 传入的数据就是目标位置的值
    # 第二种方式:通过 axes 属性移动 因为我们要移动的是垂直的轴 0.5的含义就是移动的距离是水平轴长度的百分比
    
    # axes.spines['left'].set_position(('data', 0.0))
    axes.spines['left'].set_position(('axes', 0.5))
    

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jD3msAVr-1648619788807)(output_13_0.png)]

    再通过同样的方法把bottom 的轴 往上移动

    plt.plot(x, y)
    axes = plt.gca()
    axes.spines['right'].set_color('none')
    axes.spines['top'].set_color('none')
    axes.spines['left'].set_position(('axes', 0.5))
    axes.spines['bottom'].set_position(('data', 0.0))
    

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-G9w5YYAx-1648619788808)(output_15_0.png)]




    设置轴的区间

    plt.plot(x, y)
    

    在这里插入图片描述

    plt.ylim(-500, 3000)
    plt.xlim(-60, 61)
    plt.plot(x, y)
    

    在这里插入图片描述

    也可以动态设置

    plt.ylim(y.min(), y.max())
    plt.xlim(-60, x.max())
    plt.plot(x, y)
    

    在这里插入图片描述

    
    
    展开全文
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空空如也

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