Matplotlib 如何强制设定坐标轴范围

在使用Matplotlib/pyplot进行数据可视化时，我们经常需要对坐标轴的范围进行设定。一般情况下，Matplotlib/pyplot会自动根据给定数据的范围来自适应地设定坐标轴的范围，但是有时候我们希望强制设定特定的坐标轴范围，以更好地进行可视化分析。

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方法一：使用xlim和ylim函数

Matplotlib/pyplot提供了xlim和ylim函数用于设定x轴和y轴的范围。例如，我们可以使用如下代码将x轴的范围设定在-5到5之间，y轴的范围设定在0到10之间：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

plt.plot(x, y, label="y=sin(x)/x")
plt.xlim(-5, 5)
plt.ylim(0, 10)
plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，如果数据超出了设定的坐标轴范围，那么超出的部分将不会被显示出来。

方法二：使用plt.axis函数

除了使用xlim和ylim函数来设定坐标轴范围之外，Matplotlib/pyplot还提供了一个更为通用的函数：plt.axis。这个函数可以同时设定x轴和y轴的范围。

plt.axis的一般用法是plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])。例如，下面的代码将x轴和y轴的范围都设定在-5到5之间：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

plt.plot(x, y, label="y=sin(x)/x")
plt.axis([-5, 5, -3, 3])  # 设定坐标轴范围
plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])中的xmin、xmax、ymin、ymax都是数值，而不是坐标轴的名字。

方法三：使用set_xlim和set_ylim方法

除了使用xlim、ylim和plt.axis等函数之外，我们还可以直接调用坐标轴对象的set_xlim和set_ylim方法来设定坐标轴范围。例如，我们可以使用如下代码将x轴的范围设定在-5到5之间，y轴的范围设定在0到10之间：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, label="y=sin(x)/x")
ax.set_xlim(-5, 5)
ax.set_ylim(0, 10)
ax.legend()
plt.show()

需要注意的是，set_xlim和set_ylim方法都是直接调用坐标轴对象（即Axes对象）的方法，而不是Matplotlib/pyplot模块的函数。

方法四：使用plt.gca函数

在Matplotlib/pyplot中，我们可以使用plt.gca函数来获得当前的坐标轴对象（即Axes对象）。然后，我们可以直接调用坐标轴对象的set_xlim和set_ylim方法来设定坐标轴范围。例如，下面的代码将x轴和y轴的范围都设定在-5到5之间：

import matplotlib.pyplotas plt
import numpy as np

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

plt.plot(x, y, label="y=sin(x)/x")

ax = plt.gca()  # 获得当前的坐标轴对象
ax.set_xlim(-5, 5)
ax.set_ylim(0, 10)

plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，使用plt.gca函数获得的是当前的坐标轴对象，因此在有多个坐标轴的情况下，需要特别注意选取正确的坐标轴对象。

方法五：使用plt.subplots函数

在Matplotlib/pyplot中，我们可以使用plt.subplots函数来创建一个新的图形，并获得包含所有坐标轴对象的列表。然后，我们可以直接调用坐标轴对象的set_xlim和set_ylim方法来设定坐标轴范围。例如，下面的代码创建了一个具有两个坐标轴的图形，并将x轴和y轴的范围都设定在-5到5之间：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y1 = np.sin(x) / x
y2 = np.cos(x) / x

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))

axs[0].plot(x, y1, label="y=sin(x)/x")
axs[0].set_xlim(-5, 5)
axs[0].set_ylim(0, 1)

axs[1].plot(x, y2, label="y=cos(x)/x")
axs[1].set_xlim(-5, 5)
axs[1].set_ylim(0, 1)

plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，plt.subplots函数可以自动创建多个坐标轴对象，并将它们保存在一个列表中。