Matplotlib 格式化轴

Matplotlib是Python中常用的数据可视化库，提供了各种绘图和图表，以有意义的方式表示数据。数据可视化的一个重要方面是格式化轴以有效地传达信息。在本博客中，我们将讨论Matplotlib中格式化轴的不同方法和使用Python代码的方法。

Matplotlib轴

它们是Matplotlib图中可以绘制数据的区域。一个图形可以有多个轴，可以按照网格样式排列。每个轴可以有一个标签、刻度标记、刻度标签和其他可自定义的视觉元素，以适应可视化需求。

格式化轴

Matplotlib提供了许多选项来自定义轴的外观，比如改变轴的限制、添加网格线、改变刻度标记和标签、旋转刻度标签等。我们将逐一讨论这些选项。

改变轴的限制
添加网格线
改变刻度标记和标签

语法

for x-axis
Axes.set_xlabel(self, xlabel, fontdict=None, labelpad=None, \*\*kwargs)
for y-axis
Axes.set_ylabel(self, ylabel, fontdict=None, labelpad=None, \*\*kwargs)

示例1

这是使用Python的Matplotlib库为x和y轴添加标签的示例代码。

步骤

导入必要的库：matplotlib.pyplot和numpy。
使用numpy创建一个样本数据集。
使用subplots()方法创建一个图形和坐标轴。
使用set_xlabel()和set_ylabel()方法分别设置x和y标签。
使用set_xlim()和set_ylim()方法分别设置x和y的限制。
使用set_xticks()和set_yticks()方法分别设置x和y的刻度。
使用set_xticklabels()和set_yticklabels()方法分别设置刻度标签。
使用set_title()方法设置标题。
使用grid()方法设置网格线。
使用savefig()方法保存图形。

# importing matplotlib module
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# x-axis & y-axis values
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 5, 15, 20, 25]

# create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots()

# setting title to graph
ax.set_title('Tutorials Point')

# label x-axis and y-axis
ax.set_ylabel('y-AXIS')
ax.set_xlabel('x-AXIS')

# function to plot and show graph
ax.plot(x, y)
plt.show()

输出

Matplotlib 格式化轴

示例2

在Python-matplotlib中格式化坐标轴-本例中的x、y轴范围分别为(10,0)和(0,40)。坐标轴的范围确定了图表中要包含的最高值。默认情况下，给定点的x轴和y轴最大值将被指定。

步骤

导入必要的库，包括Matplotlib。
使用plt.figure()函数创建一个图形对象。
使用plt.axes()函数创建一组坐标轴。
使用plt.plot()功能创建您的图。
使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数标记坐标轴，将首选标签作为字符串。
使用plt.identify()函数为图表提供标题。
使用plt.xticks()、plt.yticks()、plt.grid()和plt.tick_params()等函数根据需要调整刻度标签和网格线。
使用plt.savefig()函数保存图表。
使用plt.show()函数显示图表。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 5, 15, 20, 25]

# create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots()

ax.set_title('Tutorials Point')

ax.set_ylabel('y-AXIS')
ax.set_xlabel('x-AXIS')

# sets x, y-axis limits on the graph
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 40)

# function to plot and show graph
ax.plot(x, y)
plt.show()