Matplotlib 移动坐标轴位置

前面学习过隐藏坐标轴的方式来实现三Y轴的显示，并没有移动过坐标轴的位置，但是有时候需要移动坐标到某些位置，这样看曲线更加方便，比如像下图：

这时看到抛物线曲线分布在Y轴的两边，Y轴就是一条对称轴，分析起来就更方便了。本文将要介绍怎么样来实现坐标轴的移动。

要实现坐标轴的移动，首先要理解matplotlib里坐标轴的布局，如下图所示：

从图中可以看到，默认是有四个坐标轴线，简称为spines，在python里就是放到一个spines的字典里，这四个轴通过top、bottom、left、right来访问，比如要访问上面的坐标轴，通过spines[“top”]就可以访问了。要想实现前面的图那样显示坐标轴，主要要解决两个问题，第一个问题，就是要隐藏上面和右边两条没有用到的坐标轴；第二个问题是移动左边和下面的坐标轴的位置。

隐藏的问题，在前面的文章已经学习过，这个比较容易实现，就是调用set_visible（）函数就可以解决了，代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter, MaxNLocator

#
fig, ax = plt.subplots()  #创建子图

#
x = np.linspace(0, 4*np.pi, 200)
y = np.sin(x)

#
ax.plot(x, y, lw = 3, color = 'b')

#隐藏右边和上边
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)

plt.show()

这时运行代码之后，看到的结果如下图：

目前只剩下左边和下面的坐标轴了，只需要对坐标轴进行移动，就解决问题了。接着下来通过调用set_position函数就可以移动剩下的坐标轴，不过它的参数有几种方式，先来看第一种方式，根据数据的位置来调整坐标轴，意思就是说，把坐标轴原点移动到X轴上和Y轴上标记的刻度位置，比如说把左边的Y轴移动X轴的0.5位置，调用下面的代码：

ax.spines['left'].set_position(("data", 0.5))

使用元组(“data”, 0.5)来描述，第一个元素表示它是根据数据位置0.5来移动。

同理，把下面的X轴移动1的位置，调用下面的代码：

ax.spines['bottom'].set_position(("data", 1))

通过这两行代码，就可以确定坐标轴原点的位置在数据（0.5，1）地方，如下图：

整个例子的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter, MaxNLocator

#
fig, ax = plt.subplots()  #创建子图

#
x = np.linspace(0, 4*np.pi, 200)
y = np.sin(x)

#
ax.plot(x, y, lw = 3, color = 'b')


#隐藏右边和上边
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)

#
ax.spines['left'].set_position(("data", 0.5))
ax.spines['bottom'].set_position(("data", 1))


plt.show()