Matplotlib 如何在坐标轴中寻找绘图范围(包括刻度标签)

Matplotlib 如何在坐标轴中寻找绘图范围(包括刻度标签)

在本文中,我们将介绍Matplotlib库中如何找到绘图范围,包括坐标轴刻度标签的范围。在数据可视化中,经常需要调整图像的大小和范围以使其显得更加美观和易读。Matplotlib中包含了许多类和功能,可以帮助您调整绘图范围。

阅读更多:Matplotlib 教程

获取坐标轴的范围

当我们绘制一个图表时,坐标轴的范围自动调整以适应我们的数据。这可以使用 matplotlib.pyplot.axis() 函数手动设置为新的范围。

首先,让我们利用Matplotlib创建一个简单的图表。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()
Python

这将创建一个sin函数的图表,并将其显示出来。坐标轴的范围自动调整以适应数据。

要手动设置坐标轴范围,我们可以使用 plt.axis() 函数。

plt.plot(x, y)
plt.axis([0, 10, -1, 1])
plt.show()
Python

这将使x轴范围从0到10,y轴范围从-1到1。

有时,调整坐标轴范围时可能需要精确地知道坐标轴当前的范围。您可以使用 ax.get_xlim()ax.get_ylim() 函数获取 x 和 y 轴限制。定义一个名为ax的坐标轴对象,然后调用这些函数。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

print(ax.get_xlim())
print(ax.get_ylim())
Python

这将打印出x轴和y轴的最小值和最大值。

获取坐标轴刻度标签的范围

有时,您可能想知道坐标轴刻度标签的范围(不仅仅是数据)。虽然 ax.get_xlim()ax.get_ylim() 函数可以获取数据的范围,但它们不能获取刻度标签的范围。

要获取刻度标签范围,我们可以使用 ax.get_tightbbox() 函数。此函数返回的边界框(bbox)表示所有坐标轴元素的范围,包括刻度标签。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

print(ax.get_tightbbox(fig.canvas.get_renderer()))
Python

这将输出四个数字:左、底、右和顶边界。这些数字表示边框的位置,并且是以坐标轴的“数据”坐标系为基础的。

我们可以使用这些数字来确保我们的图表中的所有内容都被显示。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

text_bbox = ax.get_tightbbox(fig.canvas.get_renderer())

ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1 + (text_bbox.height / ax.figure.dpi))

plt.show()
Python

分享坐标轴

在某些情况下,您可能想要多个绘图共享一个坐标轴。对于这种情况,Matplotlib提供了 sharexsharey 参数。

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)

ax1.plot(x, np.sin(x))
ax2.plot(x, np.cos(x))

plt.show()
Python

在这个案例中,我们使用 plt.subplots() 函数创建了两个子图(ax1和ax2),并将它们的x轴共享。其中一个子图绘制sin函数,另一个子图绘制cos函数。由于它们共享x轴,它们会自动使用相同的刻度标签,并自动调整坐标轴范围。

自定义刻度标签

有时,Matplotlib生成的刻度标签可能不完全适合您的需求。在这种情况下,您可以手动设置刻度标签。

以下是一个简单的例子,将自定义刻度标签添加到图表中:

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

ax.set_xticks([0, 5, 10])
ax.set_xticklabels(['Start', 'Middle', 'End'])

plt.show()
Python

这个例子将沿x轴添加3个刻度标签:0、5和10,并将它们的标签分别设置为“Start”、“Middle”和“End”。

您还可以设置自定义刻度格式,使用以下代码创建一个通用的日期格式:

import matplotlib.dates as mdates

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, values)

date_fmt = mdates.DateFormatter('%d-%m-%y')
ax.xaxis.set_major_formatter(date_fmt)

plt.show()
Python

这样做将使x轴数据刻度标签以日月年的格式显示。

总结

在本文中,我们介绍了Matplotlib库中如何找到绘图范围,包括坐标轴刻度标签的范围。您可以使用 plt.axis() 函数手动设置坐标轴范围,也可以使用 ax.get_xlim()ax.get_ylim() 函数获取坐标轴范围。要获取刻度标签范围,可以使用 ax.get_tightbbox() 函数。

如果需要多个绘图共享一个坐标轴,则可以使用 sharexsharey 参数。如果需要自定义刻度标签,可以使用 ax.set_xticks()ax.set_xticklabels() 函数或 ax.xaxis.set_major_formatter() 函数。

这些功能可以帮助您调整和自定义图表,以使它们更加美观和易读。

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