1、向画布当中的任意位置添加任意数量的坐标轴
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 # 左、下分别表示坐标轴的左侧边缘和底部边缘距离画布的距离 5 # 宽、高分别表示坐标轴的宽度和高度 6 plt.axes([0.05,0.7,.3,.3], # 左，下，宽，高 7 frameon=True, # True表示绘制坐标轴的四条轴脊,也就是四条边框 8 aspect="equal") # 控制图像的宽高比例 9 plt.plot(np.arange(3), # X坐标轴刻度 10 [0,1,0], # 曲线值 11 color="blue", # 曲线的颜色 12 linewidth=2, # 曲线宽度 13 linestyle="--") # 曲线样式 14 15 plt.axes([0.3,0.4,.3,.3], 16 frameon=True, 17 aspect="equal") 18 plt.plot(2+np.arange(3), 19 [0,1,0], 20 color="red", 21 linewidth=2, 22 linestyle="-") 23 24 plt.axes([0.55,0.1,.3,.3], 25 frameon=True, 26 aspect="equal") 27 plt.plot(4+np.arange(3), 28 [0,1,0], 29 color="c", 30 linewidth=2, 31 linestyle=":") 32 33 plt.show()
2、使用axis（）绘制坐标轴
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 plt.axis([3,7,-0.5,3]) 5 plt.plot(4+np.arange(3),[0,1,0],color="r",linestyle="--") 6 plt.show()
3、使用两种方法控制坐标轴的刻度显示
（1） 使用set_xticks和set_xticks控制
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 3 ax1 = plt.subplot(121) 4 ax1.set_xticks(range(0,251,50)) 5 ax1.set_yticks(range(0,251,50)) 6 plt.grid(True,axis="x") 7 8 ax2 = plt.subplot(122) 9 ax2.set_xticks([]) 10 ax2.set_yticks(range(0,5,1)) 11 plt.grid(True,axis="x") 12 13 plt.show()
（2） 调用函数setp()
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 3 ax1 = plt.subplot(221) 4 # 若要设置Y轴的刻度和刻度线则把get_xticklabels()改成get_yticklabels() 5 plt.setp(ax1.get_xticklabels(), # 设置X轴刻度标签 6 visible=True) # X轴刻度标签可显示 7 plt.setp(ax1.get_xticklines(), # 设置X轴刻度线 8 visible=True) # X轴刻度线可显示 9 plt.grid(True,axis="x") 10 11 ax2 = plt.subplot(222) 12 plt.setp(ax2.get_xticklabels(), 13 visible=True) # X轴刻度标签可显示 14 plt.setp(ax2.get_xticklines(), 15 visible=False) # X轴刻度线不可显示 16 plt.grid(True,axis="x") 17 18 ax3 = plt.subplot(223) 19 plt.setp(ax3.get_xticklabels(), 20 visible=False) # X轴刻度标签不可显示 21 plt.setp(ax3.get_xticklines(), 22 visible=True) # X轴刻度线可显示 23 plt.grid(True,axis="x") 24 25 ax4 = plt.subplot(224) 26 plt.setp(ax4.get_xticklabels(), 27 visible=False) # X轴刻度标签不可显示 28 plt.setp(ax4.get_xticklines(), 29 visible=False) # X轴刻度线不可显示 30 plt.grid(True,axis="x") 31 32 plt.show()
4、棉棒图的定制化展示
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x = np.linspace(0.5,2*np.pi,20) 5 y = np.random.randn(20) 6 7 # 获得实例，前两个实例的属性值的改变用setp,stemlines是实例列表 8 markerline,stemlines,baseline = plt.stem(x,y) 9 10 plt.setp(markerline, # X,Y的组合点，如（1,3） 11 color="c", # 数据点的颜色 12 marker="D") # 数据点的表示类型 13 plt.setp(stemlines, # 数据点到基线（红色横线）的实例 14 linestyle="-.") # 样式 15 baseline.set_linewidth(20) # 基线实例（红色的横线）并设置宽度 16 17 plt.show()
