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這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)怎么在python中利用Matplotlib改變坐標(biāo)軸的默認(rèn)位置,文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
使用Matplotlib繪制的圖表的默認(rèn)坐標(biāo)軸是在左下角的,這樣對于一些函數(shù)的顯示不是非常方便,要改變坐標(biāo)軸的默認(rèn)顯示方式主要要使用gca()方法
plt.gca()表示 Get current axis,使用這個(gè)方法我們可以獲得整張圖表的坐標(biāo)對象,這樣我們就可以對坐標(biāo)進(jìn)行處理了,像移動(dòng)位置,設(shè)置顏色之類的,類似plt.gcf()這個(gè)是 Get current figure 即獲得當(dāng)前圖表的圖像,對圖像進(jìn)行處理。
我們可以定義一個(gè)變量接收這個(gè)值:
ax = plt.gca()
接下來還要了解一個(gè)方法 :spine() 這個(gè)單詞的意思是脊梁,我的理解就是包圍圖表的線條,例如:
其余的兩條邊也是一樣的道理,那么,如果我們要移動(dòng)坐標(biāo)到中心點(diǎn),那么我們可以移動(dòng)其中的兩條邊,并隱藏兩條邊即可:
ax.spines[‘right'].set_color(‘none')
ax.spines[‘top'].set_color(‘none')
ax.xaxis.set_ticks_position(‘bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position(‘left')
這時(shí)候做坐標(biāo)軸只剩下兩條線,接下來就是指定x軸以及y軸的綁定:
ax.spines[‘bottom'].set_position((‘data', 0))
ax.spines[‘left'].set_position((‘data', 0))
這樣寫的結(jié)果是將x,y軸綁定到特定位置,至于這兩個(gè)的值,其實(shí)試幾次就好理解了,上面的這種情況是坐標(biāo)軸的交點(diǎn)是(0, 0),如果改成:
ax.spines[‘bottom'].set_position((‘data', 0))
ax.spines[‘left'].set_position((‘data', 1))
這樣兩個(gè)坐標(biāo)軸的交點(diǎn)就是(1,0).
完整代碼:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-5, 5, 100) y1 = 0.5 * x y2 = x * x plt.figure() plt.xlabel('X axis...') plt.ylabel('Y axis...') #設(shè)置坐標(biāo)軸的文字標(biāo)簽 ax = plt.gca() # get current axis 獲得坐標(biāo)軸對象 ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') # 將右邊 上邊的兩條邊顏色設(shè)置為空 其實(shí)就相當(dāng)于抹掉這兩條邊 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 指定下邊的邊作為 x 軸 指定左邊的邊為 y 軸 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) #指定 data 設(shè)置的bottom(也就是指定的x軸)綁定到y(tǒng)軸的0這個(gè)點(diǎn)上 ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) plt.plot(x, y1, linestyle='--') plt.plot(x, y2) plt.show()
效果如下:
上述就是小編為大家分享的怎么在python中利用Matplotlib改變坐標(biāo)軸的默認(rèn)位置了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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