Matplotlib.axes.axes.set_xlim()

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。

matplotlib.axes.Axes.set_xlim() Function:

matplotlib库的Axes模块中的Axes.set_xlim()函数用于设置x轴视图限制。

Axes.set_xlim(self, left=None，right=None，emit=True, auto=False， *， xmin=None，xmax=None)

参数:该方法接受以下参数。

left:该参数是数据坐标中的左xlim

right:该参数是数据坐标中正确的xlim

emit:该参数用于通知观察者限制更改。

auto:该参数用于打开x轴的自动缩放。

xmin, xmax:这些参数等价于left和right，同时传递xmin和left或xmax和right是错误的。

该方法返回以下内容

左，右:这将以数据坐标返回新的x轴限制。

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

示例1

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.widgets import Cursor
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
  
np.random.seed(19680801)
  
fig, ax = plt.subplots(facecolor ='#A0F0CC')
  
x, y = 4*(np.random.rand(2, 100) - .5)
ax.plot(x, y, 'g')
ax.set_xlim(-3, 3)
  
cursor = Cursor(ax, useblit = True, color ='red', 
                linewidth = 2)
      
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.set_xlim() \
Example\n', fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()

输出:

Matplotlib.axes.axes.set_xlim()

示例2

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
fig1, ax1 = plt.subplots()
fig2, ax2 = plt.subplots()
ax1.set(xlim =(-1.0, 1.0), 
        ylim =(-1.0, 1.0),
        autoscale_on = False)
  
ax2.set(xlim =(-0.5, 0.5), 
        ylim =(-0.5, 0.5),
        autoscale_on = False)
  
x, y, s, c = np.random.rand(4, 200)
s *= 200
  
ax1.scatter(x, y, s, c)
ax2.scatter(x, y, s, c)
  
  
def GFG(event):
      
    if event.button != 1:
        return
      
    x, y = event.xdata, event.ydata
    ax2.set_xlim(x - 0.5, x + 0.5)
    ax2.set_ylim(y - 0.5, y + 0.5)
    fig2.canvas.draw()
  
fig1.canvas.mpl_connect('button_press_event',
                        GFG)   
ax1.set_title('matplotlib.axes.Axes.set_xlim() \
Example\n Original Window ',
             fontsize = 14, fontweight ='bold')
  
ax2.set_title('Zoomed Window',
             fontsize = 14, fontweight ='bold')
  
plt.show()