在 Python-Matplotlib 中格式化轴

Matplotlib是一个用于创建静态、动画和交互式数据可视化的Python库。

注意：更多信息请参考 Matplotlib 简介

什么是轴？

这就是你所认为的“情节”。它是包含数据空间的图像区域。 Axes 包含两个或三个轴（在 3D 的情况下）对象，它们负责数据限制。下面是一张图片，说明了包含图表的图形的不同部分。

轴的不同方面可以根据需要进行更改。

1. 标记 x、y 轴

句法：

for x-axis
Axes.set_xlabel(self, xlabel, fontdict=None, labelpad=None, \*\*kwargs)

for y-axis
Axes.set_ylabel(self, ylabel, fontdict=None, labelpad=None, \*\*kwargs)

编程需要懂一点英语

这些函数用于命名 x 轴和 y 轴。

例子：

# importing matplotlib module
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
# x-axis & y-axis values
x = [3, 2, 7, 4, 9]
y = [10, 4, 7, 1, 2]
  
# create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots()
  
# setting title to graph
ax.set_title('Example Graph')
  
# label x-axis and y-axis
ax.set_ylabel('y-AXIS')
ax.set_xlabel('x-AXIS')
  
# function to plot and show graph
ax.plot(x, y)
plt.show()

输出：

2. x、y 轴的限制

句法：

对于 x 轴：

Axes.set_xlim(self, left=None, right=None, emit=True, auto=False, \*, xmin=None, xmax=None)

Parameters:

left and right – float, optional
The left xlim(starting point) and right xlim(ending point) in data coordinates. Passing None leaves the limit unchanged.
auto – bool or None, optional
To turn on autoscaling of the x-axis. True turns on, False turns off (default action), None leaves unchanged.
xmin, xmax : They are equivalent to left and right respectively, and it is an error to pass both xmin and left or xmax and right.

编程需要懂一点英语

对于 y 轴：

Axes.set_ylim(self, bottom=None, top=None, emit=True, auto=False, \*, ymin=None, ymax=None)

Parameters:

bottom and top – float, optional
The bottom ylim(starting point) and top ylim(ending point) in data coordinates. Passing None leaves the limit unchanged.
auto – bool or None, optional
To turn on autoscaling of the y-axis. True turns on, False turns off (default action), None leaves unchanged.
ymin, ymax : They are equivalent to left and right respectively, and it is an error to pass both ymin and left or ymax and right.

编程需要懂一点英语

例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
x = [3, 2, 7, 4, 9]
y = [10, 4, 7, 1, 2]
  
# create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots()
  
ax.set_title('Example Graph')
  
ax.set_ylabel('y-AXIS')
ax.set_xlabel('x-AXIS')
  
# set x, y-axis limits 
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 10)
  
# function to plot and show graph
ax.plot(x, y)
plt.show()

输出：

3. 主要和次要刻度

刻度是 x 和 y 轴的值/大小。次要刻度是主要刻度的划分。有两个类Locator和Formatter 。定位器确定刻度的位置，格式化程序控制刻度的格式。这两个类必须从 matplotlib 导入。

MultipleLocator()将刻度放置在某个基数的倍数上。
FormatStrFormatter使用格式字符串（例如 '%d' 或 '%1.2f' 或 '%1.1f cm' ）来格式化刻度标签。

注意：次要刻度默认为关闭，可以通过设置次要定位器在没有标签的情况下打开它们，次要刻度标签可以通过次要格式化程序打开。

例子：

# importing matplotlib module and respective classes
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import (MultipleLocator,
                               FormatStrFormatter,
                               AutoMinorLocator)
  
x = [3, 2, 7, 4, 9]
y = [10, 4, 7, 1, 2]
  
fig, ax = plt.subplots()
  
ax.set_title('Example Graph')
  
ax.set_ylabel('y-AXIS')
ax.set_xlabel('x-AXIS')
  
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 10)
  
# Make x-axis with major ticks that 
# are multiples of 11 and Label major 
# ticks with '% 1.2f' formatting
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(10))
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('% 1.2f'))
  
# make x-axis with minor ticks that 
# are multiples of 1 and label minor 
# ticks with '% 1.2f' formatting
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(1))
ax.xaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('% 1.2f'))
  
ax.plot(x, y)
plt.show()

输出：