Matplotlib 教程

Matplotlib 設(shè)置限制 Matplotlib 網(wǎng)格

Matplotlib 格式化軸

Matplotlib格式化軸詳細(xì)操作教程

有時(shí)候一個(gè)或幾個(gè)點(diǎn)比大量數(shù)據(jù)大得多。在這種情況下，軸的比例需要設(shè)置為對(duì)數(shù)(log)而不是正常比例。這是對(duì)數(shù)標(biāo)度。在Matplotlib中，可以通過(guò)將axes對(duì)象的xscale或vscale屬性設(shè)置為log。

有時(shí)還需要在軸編號(hào)和軸標(biāo)簽之間顯示一些額外的距離。任一軸(x或y或兩者)的labelpad屬性都可以設(shè)置為所需的值。

在以下示例的幫助下演示了上述兩個(gè)功能。右邊的子圖具有對(duì)數(shù)刻度，左邊的一個(gè)子圖的x軸具有更遠(yuǎn)距離的標(biāo)簽。

參考以下示例代碼：

示例

# Filename : example.py
# Copyright : 2020 By Nhooo
# Author by : www.soo66.com
# Date : 2020-08-08
#! /usr/bin/env python
 #coding=utf-8
 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 import math
 # 顯示中文設(shè)置...
 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步驟一(替換sans-serif字體)
 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步驟二(解決坐標(biāo)軸負(fù)數(shù)的負(fù)號(hào)顯示問(wèn)題)
 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("正常比例")
 axes[1].plot (x, np.exp(x))
 axes[1].plot(x, x**2)
 axes[1].set_yscale("log")
 axes[1].set_title("對(duì)數(shù)刻度(y)")
 axes[0].set_xlabel("x 軸")
 axes[0].set_ylabel("y 軸")
 axes[0].xaxis.labelpad = 10
 axes[1].set_xlabel("x 軸")
 axes[1].set_ylabel("y 軸")
 plt.show()

執(zhí)行上面示例代碼，得到以下結(jié)果 -

執(zhí)行代碼結(jié)果

軸尖端是連接軸刻度線的線，劃分繪圖區(qū)域的邊界。軸對(duì)象的尖端位于頂部，底部，左側(cè)和右側(cè)。每個(gè)尖端可以通過(guò)指定顏色和寬度進(jìn)行格式化。如果任何邊緣的顏色設(shè)置為無(wú)，則可以使其不可見(jiàn)。

參考示例代碼：

示例

# Filename : example.py
# Copyright : 2020 By Nhooo
# Author by : www.soo66.com
# Date : 2020-08-08
#! /usr/bin/env python
 #coding=utf-8
 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 import math
 # 顯示中文設(shè)置...
 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步驟一(替換sans-serif字體)
 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步驟二(解決坐標(biāo)軸負(fù)數(shù)的負(fù)號(hào)顯示問(wèn)題)
 fig = plt.figure()
 ax=plt.subplot(111)
 ax.spines['bottom'].set_color('blue')
 ax.spines['left'].set_color('red')
 ax.spines['left'].set_linewidth(2)
 ax.spines['right'].set_color(None)
 ax.spines['top'].set_color(None)
 ax.plot([1,2,3,4,5])
 plt.show()#

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