Matplotlib 自定义x轴|极客笔记

Matplotlib 自定义x轴

Matplotlib是一个基于Python的绘图库，可以用来制作各种类型的图形，如线图、散点图、柱状图、饼图等。在制作这些图形时，经常需要对x轴进行自定义，以满足不同的需求，比如改变x轴的刻度、标签文字、范围等。

1. 修改x轴的刻度

在Matplotlib中，可以使用xticks()方法来修改x轴的刻度。该方法的语法格式如下：

plt.xticks(ticks=None, labels=None, **kwargs)

ticks参数是一个数组，表示需要修改刻度的位置，labels参数是一个数组，表示需要修改刻度的标签文字。

例如，我们可以将x轴的刻度位置设置为0、2、4、6、8，标签文字分别为’0′, ‘2a’, ‘4b’, ‘6c’, ‘8d’，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 8, 5)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)

plt.xticks([0, 2, 4, 6, 8], ['0', '2a', '4b', '6c', '8d'])

plt.show()

2. 改变x轴的标签文字

除了改变x轴的刻度外，还可以改变x轴的标签文字。在Matplotlib中，可以使用xlabel()方法来修改x轴的标签文字。该方法的语法格式如下：

plt.xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, **kwargs)

xlabel参数表示需要修改的标签文字，fontdict参数表示标签文字的字体属性，labelpad参数表示标签文字与轴的距离。

例如，我们可以将x轴的标签文字设置为’自变量’，字体颜色为红色，字号为20，与轴的距离为20，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 8, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)

plt.xlabel('自变量', fontdict={'color':'red', 'size':20}, labelpad=20)

plt.show()

3. 设置x轴的范围

在Matplotlib中，可以使用xlim()方法来设置x轴的范围。该方法的语法格式如下：

plt.xlim([xmin, xmax])

xmin和xmax参数表示x轴的范围，如果不指定，则自动根据数据的范围进行缩放。

例如，我们可以将x轴的范围设置为2到6之间，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 8, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)

plt.xlim([2, 6])

plt.show()

4. 设置x轴的刻度密度

在Matplotlib中，可以使用ticker模块来设置x轴的刻度密度。ticker模块中定义了很多刻度密度的类，比如AutoLocator、MaxNLocator、MultipleLocator、LogLocator等，可以根据需求选择不同的类。下面以设置x轴的刻度间距为例，介绍MultipleLocator类的使用方法。该类的语法格式如下：

from matplotlib.ticker import MultipleLocator

xmajorLocator = MultipleLocator(xmajorLocator)
xminorLocator = MultipleLocator(xminorLocator)

ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)

该代码中，xmajorLocator和xminorLocator分别表示x轴主刻度和次刻度的间距值，ax表示当前轴。

下面的例子中，我们把x轴的刻度间距设为2，次刻度间距设为0.5。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
import numpy as np

x = np.linspace(0, 8, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y)

x_major_locator=MultipleLocator(2)
x_minor_locator=MultipleLocator(0.5)

ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
ax.xaxis.set_minor_locator(x_minor_locator)

plt.show()