x=np.linspace、plt.xlim和xticks的区别

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x=np.linspace(-1,1,5)#图像仅在-1到1之间显示，显示5个点

y=x+1

#设置参数范围
plt.xlim((-1,5))

#设置点的位置
new_ticks = np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)

plt.plot(x,y,'ob-')
plt.show()

下面是对应图像：

• 改变np.linspace的参数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x=np.linspace(-1,5,6)  #图像仅在-1到5之间显示，显示六个点

y=x+1

#设置参数范围
plt.xlim((-1,5))

#设置点的位置
#x轴的刻度显示在-1到2之间 因此当x=linspace(-1,5,6)的5这个参数位置最好小于2这个参数位置，图像才好看
new_ticks = np.linspace(-1,2,5) 
plt.xticks(new_ticks)

plt.plot(x,y,'ob-')
plt.show()

下面是对应图像

• 改变plt.xlim的参数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x=np.linspace(-1,5,6)

y=x+1

#设置参数范围
#图像所显示x轴的长度
plt.xlim((-1,6)) 

#设置点的位置
new_ticks = np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)

plt.plot(x,y,'ob-')
plt.show()

下面是对应图像

• 改变xticks参数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x=np.linspace(-1,5,6)

y=x+1

#设置参数范围
plt.xlim((-1,6))

#设置点的位置
#x轴的刻度显示-1到6，并且显示10个均匀分段刻度
new_ticks = np.linspace(-1,6,10)
plt.xticks(new_ticks)

plt.plot(x,y,'ob-')
plt.show()

下面是对应图像