Python中的 Matplotlib.axes.Axes.set_xbound()

Matplotlib是Python中的一个库，它是 NumPy 库的数值数学扩展。 Axes 类包含大部分图形元素：Axis、Tick、Line2D、Text、Polygon 等，并设置坐标系。 Axes 的实例通过回调属性支持回调。

matplotlib.axes.Axes.set_xbound()函数

matplotlib 库的 axes 模块中的Axes.set_xbound()函数用于设置 x 轴的数值上下界。

Syntax: Axes.set_xbound(self, lower=None, upper=None)

Parameters: This method accepts the following parameters.

lower, upper: These parameters are the lower and upper bounds. If None, the respective axis bound is not modified.

Returns:This method returns the following

lower, upper :This returns the new lower and upper x-axis bounds.

编程需要懂一点英语

注意：此函数可以在各种情况下代替 set_xlim 使用。

下面的示例说明了 matplotlib.axes 中的 matplotlib.axes.Axes.set_xbound()函数：

示例 1：

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.widgets import Cursor
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
   
   
np.random.seed(19680801)
   
fig, ax = plt.subplots()
  
x = 2 * np.cos(2 * np.pi*(np.arange(-3, 3, 0.005)))
y = 2 * np.sin(2 * np.pi*(np.arange(0, 6, 0.005)))
ax.plot(x, y, 'g')
ax.set_xbound(-4, 4)
  
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.set_xbound() \
Example\n', fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()

输出：

示例 2：

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
   
fig1, ax1 = plt.subplots()
fig2, ax2 = plt.subplots()
ax1.set(xlim =(-1.0, 1.0), 
        ylim =(-1.0, 1.0), 
        autoscale_on = False)
  
ax2.set(xlim =(-0.5, 0.5), 
        ylim =(-0.5, 0.5), 
        autoscale_on = False)
   
x, y, s, c = np.random.rand(4, 200)
s *= 200
   
ax1.scatter(x, y, s, c)
ax2.scatter(x, y, s, c)
   
   
def GFG(event):
      
    if event.button != 1:
        return
      
    x, y = event.xdata, event.ydata
    ax2.set_xbound(x - 0.5, x + 0.5)
    ax2.set_ybound(y - 0.5, y + 0.5)
    fig2.canvas.draw()
   
fig1.canvas.mpl_connect('button_press_event',
                        GFG)   
ax1.set_title('matplotlib.axes.Axes.set_xbound()\
Example\n Original Window ',
             fontsize = 14, fontweight ='bold')
  
ax2.set_title('Zoomed Window',
             fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()

输出：