Matplotlib中set_xlim和set_xbound有什么区别？

在使用Matplotlib进行数据可视化时，我们常常会需要设置横轴的范围，因为默认情况下Matplotlib会自动调整横轴的范围以适应数据的显示。这两个方法都可以用于设置横轴的范围，但它们之间有着一些区别。

set_xlim

set_xlim方法可以设置横轴的范围，其语法如下:

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

参数说明：

left和right：指定横轴上的左端点和右端点
emit：如果为True，则在调用这个方法时会自动触发一个Axes的事件，默认为True
auto：是否使用自动缩放模式，默认为False
xmin和xmax：设置横轴的最小值和最大值

下面是一个使用set_xlim方法设置横轴范围的例子:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [2, 1, 3, 4, 5, 6]

fig, axs = plt.subplots()

axs.plot(x, y)

axs.set_xlim(2, 4)

plt.show()

设置横轴范围为2到4之间，则仅绘制2到4之间的数据：

set_xbound

set_xbound方法也可以设置横轴的范围，但它的作用范围比set_xlim方法要大一些。set_xbound方法的语法如下：

ax.set_xbound(lower=None, upper=None)

参数说明：

lower和upper：分别是横轴范围的下限和上限，如果为None，则表示不限制范围

下面是一个使用set_xbound方法设置横轴范围的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [2, 1, 3, 4, 5, 6]

fig, axs = plt.subplots()

axs.plot(x, y)

axs.set_xbound(lower=2, upper=4)

plt.show()

同样是设置横轴范围为2到4之间，这次绘制的数据会比set_xlim方法更多：