Matplotlib 图表设置：修复 x 轴，自适应 y 轴

Matplotlib 是一个强大的 Python 绘图工具，可以用来创建各种静态、动态、交互式图表等。在使用 Matplotlib 绘图时，合理设置 x 轴和 y 轴的区间尺度是非常重要的。本文将介绍如何设置 x 轴的区间，以及如何自适应 y 轴的区间。

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1. 修复 x 轴

当使用 Matplotlib 画一些数据分布较为均匀的图表时，有时候需要将 x 轴的区间大小固定下来，这样可以更好的对比不同数据的大小。举个例子，我们有如下数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

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

这段代码会画出一个正弦曲线的图表。

可以看到，这个图表的 x 轴区间是默认自适应的。如果我们希望将 x 轴区间固定在 0 到 10 的范围内，并且每 2 个单位显示一个刻度值，可以使用 xlim 函数进行设置：

plt.plot(x, y)
plt.xlim(0, 10)
plt.xticks(np.arange(0, 11, 2))
plt.show()

这段代码会画出一个固定 x 轴区间大小的图表。

可以看到，现在 x 轴的区间大小已经被固定在了 0-10 范围内，并且每 2 个单位显示一个刻度值。

2. 自适应 y 轴

当使用 Matplotlib 画一些数据波动较大的图表时，有时候需要自适应 y 轴的区间大小，这样可以更好的展示数据变化的波动情况。举个例子，我们有如下数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100) * np.sin(x)

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

这段代码会画出一个带噪声的正弦曲线图表。

可以看到，这个图表的 y 轴区间是默认自适应的。如果我们希望将 y 轴区间自适应，并且限制 y 轴的最大值不超过 5，可以使用 ylim 函数和 autoscale(enable=True, axis='y', tight=True) 函数进行设置：

plt.plot(x, y)
plt.ylim(None, 5)
plt.autoscale(enable=True, axis='y', tight=True)
plt.show()

这段代码会画出一个自适应 y 轴的图表。

可以看到，现在 y 轴的区间大小被自适应到了数据的范围内，并且最大值不超过了 5。

总结

Matplotlib 是一个非常强大的 Python 绘图工具，合理设置 x 轴和 y 轴的区间尺度非常重要。本文介绍了如何通过固定 x 轴区间和自适应 y 轴区间两种方法来更好地展示数据。在实际使用中，我们通常会根据具体的需求来选择合适的方法。希望本文能够帮助读者更好地利用 Matplotlib 来绘制优秀的图表。