matplotlib入门基础（五）轴坐标范围 轴刻度比例 轴刻度 |
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matplotlib入门基础（五）轴坐标范围 轴刻度比例 轴刻度
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这篇文章同样以面向对象风格为主，介绍设置轴坐标范围、轴刻度比例、轴刻度（xtick，ytick）的方法。 这篇文章分以下部分来介绍： 1. 设置轴坐标范围 2. 设置轴刻度比例 3. 设置轴刻度 1. 设置轴坐标范围 仍然使用面向对象风格，创建figure，创建axes，用axes画图，再调用axes模块里的函数，贴出一段基础代码 import matplotlib.pyplot as plt x = [1,3,5,7] y = [4,9,6,8] # 创建figure，axes，并用axes画图 figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(1,1,1) axes.plot(x,y,'o-r') # x轴数值范围 # 其他参数参考官网 axes.set_xlim(left=0, right=10) # y轴数值范围 # 其他参数参考官网 axes.set_ylim(bottom=0, top=20) plt.show()axes.set_xlim()和axes.set_ylim()只设置前两项参数，参数含义明显。其余参数参考官网。 （axes.set_xlim()函数完整参数参考官网：matplotlib.axes.Axes.set_xlim — Matplotlib 3.5.2 documentation axes.set_ylim()函数完整参数参考官网：matplotlib.axes.Axes.set_ylim — Matplotlib 3.5.2 documentation） 执行可以得到以下图片
同样，就设置轴数值范围来说，上面的一段代码等效于（pyplot风格） # pyplot函数用法 plt.xlim(...) plt.ylim(...) 2. 设置轴刻度比例 仍然使用面向对象风格，创建figure，创建axes，用axes画图，再调用axes模块里的函数，贴出一段基础代码 import matplotlib.pyplot as plt x = [1,3,5,7] y = [4,9,6,8] # 创建figure，axes，并用axes画图 figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(1,1,1) axes.plot(x,y,'o-r') # y轴的单位刻度显示长度 与 x轴的单位刻度显示长度 的比例 # 其他参数参考官网 axes.set_aspect(aspect=0.5) plt.show()axes.set_aspect()只设置第一项参数aspect，表示 y轴的单位刻度显示长度 是 x轴的单位刻度显示长度 的aspect倍。其余参数参考官网。 （axes.set_aspect()函数完整参数参考官网：matplotlib.axes.Axes.set_aspect — Matplotlib 3.5.2 documentation） 执行可以得到以下图片，图中已经注释所设置的参数对应的效果
如果要设置y轴和x轴的单位刻度显示长度相同，还可以用axes.axis('equal')等方式，这里省略介绍。 3. 设置轴刻度 轴刻度（tick）包含轴刻度的定位（locator）和轴刻度的格式化显示（formatter）两部分，实际使用时一般还会分成主刻度（major）和小刻度（minor）分别设置，设置较复杂，这里只给出最简单的FixedLocator和FixedFormatter的示例。 仍然使用面向对象风格，创建figure，创建axes，用axes画图，再调用axes模块里的函数，贴出一段基础代码 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker x = [1,3,5,7] y = [4,9,6,8] # 创建figure，axes，并用axes画图 figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(1,1,1) axes.plot(x,y,'o-r') # x轴主刻度的位置和样式 axes.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([1,4,7])) axes.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(['1_','4_','7_'])) # x轴小刻度的位置和样式 axes.xaxis.set_minor_locator(ticker.FixedLocator([2,3,5])) axes.xaxis.set_minor_formatter(ticker.FixedFormatter(['2_','3_','5_'])) # y轴主刻度的位置和样式 axes.yaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([4,9])) axes.yaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(['4_','9_'])) # y轴小刻度的位置和样式 axes.yaxis.set_minor_locator(ticker.FixedLocator([5,6,7])) axes.yaxis.set_minor_formatter(ticker.FixedFormatter(['5_','6_','7_'])) plt.show()axes.xaxis.set_major_locator()表示在axes的x轴上设置主刻度的定位，函数的参数为FixedLocator对象，FixedLocator([1,4,7])表示在1、4、7的位置设置刻度。axes.xaxis.set_major_formatter()表示在axes的x轴上设置主刻度的格式化显示，函数的参数为FixedFormatter对象，FixedFormatter(['1_','4_','7_'])表示显示的字符串为'1_'、'4_'、'7_'。 其余函数的含义类似。 （axis.set_major_locator()函数参考官网：matplotlib.axis.Axis.set_major_locator — Matplotlib 3.5.2 documentation axis.set_major_formatter()函数参考官网：matplotlib.axis.Axis.set_major_formatter — Matplotlib 3.5.2 documentation axis.set_minor_locator()函数参考官网：matplotlib.axis.Axis.set_minor_locator — Matplotlib 3.5.2 documentation axis.set_minor_formatter()函数参考官网：matplotlib.axis.Axis.set_minor_formatter — Matplotlib 3.5.2 documentation） 执行可以得到以下图片，图中已经注释x轴主刻度，x轴小刻度，y轴主刻度，y轴小刻度
可以观察到主刻度比小刻度的显示长度略长一点点，这可以帮助分辨主刻度和小刻度。 轴刻度可以参考：matplotlib.ticker — Matplotlib 3.5.2 documentation 轴刻度的定位的显示效果可以参考：Tick locators — Matplotlib 3.5.2 documentation 轴刻度的格式化显示的显示效果可以参考：Tick formatters — Matplotlib 3.5.2 documentation 设置刻度还有其他方式，例如axes.set_xticks()等函数，但函数功能与这里介绍的设置定位（locator）和格式化显示（formatter）的方法不完全相同，这里省略介绍。 |
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