Matplotlib.axes.axes.set_axis_on()

Matplotlib是Python中的一个库，它是NumPy库的数值-数学扩展。Axes包含了大多数图形元素:Axis、Tick、Line2D、Text、Polygon等，并设置坐标系。Axes的实例通过callbacks属性支持回调。

函数matplotlib.axes.axes.set_axis_on

matplotlib库的Axes模块中的Axes.set_axis_on()函数用于打开x轴和y轴，这将影响轴线、刻度、刻度标签、网格和轴标签。

语法:Axes.set_axis_on(self)

参数:该方法不接受任何参数。

Returns:这个方法不返回任何东西。

注意:此函数仅在前面使用set_axis_off函数时有效。

下面的例子演示了matplotlib.axes.axes.set_axis_on()函数在matplotlib.axes中的作用:

示例1

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
     
# Time series data
geeksx = np.array([24.40, 110.25, 20.05,
                   22.00, 61.90, 7.80, 
                   15.00])
  
geeksy = np.array([24.40, 110.25, 20.05,
                   22.00, 61.90, 7.80,
                   15.00])
     
fig, ax = plt.subplots()
ax.xcorr(geeksx,  geeksy, maxlags = 6, 
         color ="green")
   
ax.set_axis_off()
ax.set_axis_on()
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.set_axis_on() \
Example')
plt.show()

输出:

示例2

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as mtri
import numpy as np
     
x = np.asarray([0, 1, 2, 3, 0.5,
                1.5, 2.5, 1, 2,
                1.5])
y = np.asarray([0, 0, 0, 0, 1.0,
                1.0, 1.0, 2, 2,
                3.0])
  
triangles = [[0, 1, 4], [1, 5, 4], 
             [2, 6, 5], [4, 5, 7],
             [5, 6, 8], [5, 8, 7], 
             [7, 8, 9], [1, 2, 5], 
             [2, 3, 6]]
  
triang = mtri.Triangulation(x, y, triangles)
z = np.cos(1.5 * x) * np.cos(1.5 * y)
     
fig, [axs, axs1] = plt.subplots(1, 2)
axs.tricontourf(triang, z)
axs.triplot(triang, 'go-', color ='white')
axs.set_axis_off()
axs.set_title('Without set_axis_on', 
              fontsize = 10, 
              fontweight ='bold')
  
axs1.tricontourf(triang, z)
axs1.triplot(triang, 'go-', color ='white')
axs1.set_xlabel("X-axis")
axs1.set_ylabel("Y-axis")
axs1.set_axis_off()
  
axs1.set_axis_on()
axs1.set_title('With set_axis_on ',
               fontsize = 10,
               fontweight ='bold')
  
plt.show()

输出: