Matplotlib绘图基础之坐标轴详解

 更新时间:2023年07月30日 14:12:40   作者:databook  
Matplotlib的坐标轴是用于在绘图中表示数据的位置的工具,也是为了帮助观察者了解图像中数据的位置和大小,下面小编就来和大家详细聊聊Matplotlib绘图时坐标轴的具体使用吧

Matplotlib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。

到此这篇关于Matplotlib绘图基础之坐标轴详解的文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib坐标轴内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python中常见占位符的用法解析

    Python中常见占位符的用法解析

    在Python编程中,经常需要在字符串中插入变量或占位符来构建动态的文本内容,这篇文章主要为大家介绍了一些常见占位符的使用,需要的可以了解下
    2024-01-01
  • pytest接口测试之fixture传参数request的使用

    pytest接口测试之fixture传参数request的使用

    本文主要介绍了pytest接口测试之fixture传参数request的使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-08-08
  • Python爬虫:Request Payload和Form Data的简单区别说明

    Python爬虫:Request Payload和Form Data的简单区别说明

    这篇文章主要介绍了Python爬虫:Request Payload和Form Data的简单区别说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-04-04
  • python 查看cpu的核数实现

    python 查看cpu的核数实现

    这篇文章主要介绍了python 查看cpu的核数的实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2022-05-05
  • Python Pandas list列表数据列拆分成多行的方法实现

    Python Pandas list列表数据列拆分成多行的方法实现

    这篇文章主要介绍了Python Pandas list(列表)数据列拆分成多行的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-12-12
  • 17条提高工作效率的Python技巧分享

    17条提高工作效率的Python技巧分享

    这篇文章主要介绍了17条提高工作效率的Python技巧分享,掌握这些Python技巧可以让我们的生活更加轻松,本文就日常中经常使用到的Python技巧进行归纳总结,对于常用的17条技巧均给出了完整的代码示例和具体讲解,需要的朋友可以参考下
    2022-01-01
  • Python利用蒙特卡罗模拟期权定价

    Python利用蒙特卡罗模拟期权定价

    期权是一种合约,它赋予买方在未来某个时间点以特定价格买卖资产的权利。本文将利用蒙特卡罗模拟期权定价,感兴趣的小伙伴可以了解一下
    2022-04-04
  • 使用Python绘制圣诞树教程详解(附源代码)

    使用Python绘制圣诞树教程详解(附源代码)

    又是一年一度的圣诞节快到了,提到圣诞节,就不得不提圣诞树,所以本文我们将使用Python绘制一棵圣诞树,文中有详细的代码讲解,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考下
    2023-12-12
  • PyTorch中torch.matmul()函数常见用法总结

    PyTorch中torch.matmul()函数常见用法总结

    torch.matmul()也是一种类似于矩阵相乘操作的tensor连乘操作。但是它可以利用python中的广播机制,处理一些维度不同的tensor结构进行相乘操作,这篇文章主要介绍了PyTorch中torch.matmul()函数用法总结,需要的朋友可以参考下
    2023-04-04
  • Python使用sax模块解析XML文件示例

    Python使用sax模块解析XML文件示例

    这篇文章主要介绍了Python使用sax模块解析XML文件,结合实例形势分析了Python使用sax模块针对xml文件进行读取、解析、内容处理等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-04-04

最新评论