个人中心
gpt4 book ai didi

【matplotlib基础】--坐标轴

转载 作者：我是一只小鸟 更新时间：2023-09-03 14:31:21 27 4
gpt4 key购买 nike

Matplotlib 的 坐标轴 是用于在绘图中表示数据的位置的工具.

坐标轴是图像中的水平和垂直线，它们通常表示为 x 轴和 y 轴。 坐标轴的作用是帮助观察者了解图像中数据的位置和大小，通常标有数字或标签，以指示特定的值在图像中的位置.

1. 坐标轴范围

Matplotlib 绘制图形时，会自动根据 X，Y轴 的数值，自动确定其范围，确保能够涵盖所有的数值。 比如:

                        
                          _, ax = plt.subplots(2, 1)

#X轴范围0~8，Y轴范围1~100
x = np.array(range(0, 8))
y = np.random.randint(1, 100, 8)
ax[0].plot(x, y)

#X轴范围10~18，Y轴范围100~200
x = np.array(range(10, 18))
y = np.random.randint(100, 200, 8)
ax[1].plot(x, y)

可以看出，图形中 X轴 ， Y轴 的范围是根据 x, y 列表中数值的最大最小值来生成的.

有时候，为了看图的局部位置，可以主动设置 X轴 ， Y轴 的范围，而不是依靠自动生成。 比如:

                        
                          _, ax = plt.subplots(2, 1)
x = np.array(range(0, 8))
y = np.random.randint(1, 100, 8)
ax[0].set_xlim(3, 6) #X轴范围3~6
ax[0].plot(x, y)

x = np.array(range(10, 18))
y = np.random.randint(100, 200, 8)
ax[1].set_ylim(120, 150) #Y轴范围120~150
ax[1].plot(x, y)

上面的示例设置的第一个图的 X轴 范围，第二个图的 Y轴 范围.

2. 双坐标轴

如果要把Y轴不同范围的两个曲线放在一起比较趋势的话，就要用到双坐标轴。 比如:

                        
                          fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
x = np.array(range(0, 8))

y1 = np.random.randint(1, 100, 8)
ax.plot(x, y1, c='r')

y2 = np.random.randint(100, 200, 8)
ax.plot(x, y2, c='g')

上图中红色的线范围在 1~100 之间，绿色的线范围在 100~200 之间。 虽然放在一个图中比较，看着却像是在两个子图.

这时，我们可以用两个不同范围的Y轴，从而能够让两条曲线更好的比较。 比如:

                        
                          fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
ax_twinx = ax.twinx()
x = np.array(range(0, 8))

y1 = np.random.randint(1, 100, 8)
ax.plot(x, y1, c='r')

y2 = np.random.randint(100, 200, 8)
ax_twinx.plot(x, y2, c='g')

左边是 红线 对应的 Y轴 ， 右边 是 绿线 对应的 Y轴 .

3. 反坐标轴

最后，关于坐标轴的设置，还有一个比较常用的设置是反转坐标轴。 坐标轴的默认顺序是从小到大的，但是，对于一些特殊的图表类型（如散点图、条形图、直方图等），可以通过反转坐标轴来更好地展示数据点的分布情况.

3.1. 反转X轴 

                        
                          fig = plt.figure()

x = np.array(range(0, 8))
y = np.random.randint(1, 100, 8)

ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.plot(x, y)

#反转X轴
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.invert_xaxis()
ax2.plot(x, y)

上例两个子图的 X轴 顺序是相反的.

3.2. 反转Y轴 

                        
                          fig = plt.figure()

x = np.array(range(0, 8))
y = np.random.randint(1, 100, 8)

ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.plot(x, y)

#反转Y轴
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.invert_yaxis()
ax2.plot(x, y)

上例两个子图的 Y轴 顺序是相反的.

4. 总结回顾

这里介绍的主要是坐标轴在展示分析结果的不同场景中的常用设置方法， 其他关于坐标轴字体，颜色等等可以查阅官方文档.

最后此篇关于【matplotlib基础】--坐标轴的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于【matplotlib基础】--坐标轴的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

27 4 0
文章推荐： Web服务器部署上线的踩坑流程回顾与知新
文章推荐： 掌握Go的运行时：从编译到执行
文章推荐： 产品代码都给你看了，可别再说不会DDD（五）：请求处理流程
文章推荐： 视野修炼-技术周刊第52期
我是一只小鸟
个人简介

我是一名优秀的程序员,十分优秀！

滴滴打车优惠券免费领取
滴滴打车优惠券
全站热门文章
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com