如何在Matplotlib轴中移除相对移动？

在使用Matplotlib作图时，我们经常需要设置轴线的范围，以将数据显示在指定的范围内。为了更好地展示数据，我们常常需要在横坐标或纵坐标上进行相对移动。然而，在某些情况下，这种移动会破坏图像的结构，导致数据呈现不准确的状态。在这种情况下，我们需要找到一种方法来移除相对移动。本文将介绍如何使用Python Matplotlib库来达成这个目标。

确认与清理数据

在绘制图形之前，首先需要准备好数据。数据的来源众多，可以通过数据文件、数据库或API来获取，我们可以使用Pandas或Numpy等库来处理数据。在本文中，我们将使用以下数据集。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

移除相对移动

现在，如果我们想要删除纵坐标轴的相对移动（即移除余弦及其缩放效果），可以按以下方式调整轴的范围。

x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-1.5, 1.5) # 轴线范围
plt.show()

此时，我们实际上把曲线剪切掉了，因为我们将其限制在-1.5到1.5的范围内。如果我们想要将剪切的曲线移动回其原始位置，则可以尝试使用ax.spines属性。这个属性提供了四个不同的轴线层次。首先，我们需要创建一个轴，然后通过设置不同的属性，将剪切的轴线移动回原始位置：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.spines['left'].set_position('zero')
plt.show()

现在左轴线已经移动到了数据的起始位置，不再产生任何缩放效果。如果要同时移动横坐标和纵坐标，可以使用以下代码：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.spines['left'].set_position('zero')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
plt.show()

现在图像中的第一象限（右上角）实际上是图像的原始位置，没有任何缩放效果。

结论

在Matplotlib中，我们可以使用ax.spines属性以及轴线的位置和范围来删除相对移动。这是在图形中展示数据的重要步骤，可以提高数据的可读性和可视化的准确性。