Python绘图布局、图例说明、边界

当绘画完成后，会发现X、Y轴的区间是会自动调整的，并不是跟传入的X、Y轴数据中的最值相同。为了调整区间可以使用下面的方式：

ax.set_xlim([xmin, xmax])   #设置X轴的区间

ax.set_ylim([ymin, ymax])   #Y轴区间

ax.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])   #X、Y轴区间

ax.set_ylim(bottom=-10)     #Y轴下限

ax.set_xlim(right=25)       #X轴上限

具体效果如下：

x = np.linspace(0, 2*np.pi)

y = np.sin(x)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)

ax1.plot(x, y)

ax2.plot(x, y)

ax2.set_xlim([-1, 6])

ax2.set_ylim([-1, 3])

plt.show()

可以看出修改了区间之后影响了图片显示的效果。

2 图例说明

如果在一个Axes上做多次绘画，那么可能出现分不清哪条线或点所代表的意思。这个时间添加图例说明，就可以解决这个问题了，见下例：

 

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], label='Philadelphia')

ax.plot([1, 2, 3, 4], [30, 23, 13, 4], label='Boston')

ax.scatter([1, 2, 3, 4], [20, 10, 30, 15], label='Point')

ax.set(ylabel='Temperature (deg C)', xlabel='Time', title='A tale of two cities')

ax.legend()

plt.show()

在绘图时传入 label 参数，并最后调用ax.legend()显示体力说明，对于 legend 还是传入参数，控制图例说明显示的位置：

Location String	Location Code
‘best’	0
‘upper right’	1
‘upper left’	2
‘lower left’	3
‘lower right’	4
‘right’	5
‘center left’	6
‘center right’	7
‘lower center’	8
‘upper center’	9
‘center’	10

3 区间分段

默认情况下，绘图结束之后，Axes 会自动的控制区间的分段。见下例：

 

data = [('apples', 2), ('oranges', 3), ('peaches', 1)]

fruit, value = zip(*data)

 

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)

x = np.arange(len(fruit))

ax1.bar(x, value, align='center', color='gray')

ax2.bar(x, value, align='center', color='gray')

 

ax2.set(xticks=x, xticklabels=fruit)

 

ax.tick_params(axis='y', direction='inout', length=10) #修改 ticks 的方向以及长度

plt.show()

上面不仅修改了X轴的区间段，并且修改了显示的信息为文本。

4 布局

当绘画多个子图时，就会有一些美观的问题存在，例如子图之间的间隔，子图与画板的外边间距以及子图的内边距：

 

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(9, 9))

fig.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.3,

                    left=0.125, right=0.9,

                    top=0.9,    bottom=0.1)

 

fig.tight_layout() 自动调整布局，使标题之间不重叠

plt.show()

通过fig.subplots_adjust()修改了子图水平之间的间隔wspace=0.5，垂直方向上的间距hspace=0.3，左边距left=0.125 等等，这里数值都是百分比的。以 [0, 1] 为区间，选择left、right、bottom、top 注意 top 和 right 是 0.9 表示上、右边距为百分之10。不确定如果调整的时候，fig.tight_layout()是一个很好的选择。之前说到了内边距，内边距是子图的，也就是 Axes 对象，所以这样使用 ax.margins(x=0.1, y=0.1)，当值传入一个值时，表示同时修改水平和垂直方向的内边距。

 

观察上面的四个子图，可以发现他们的X、Y的区间是一致的，而且这样显示并不美观，所以可以调整使他们使用一样的X、Y轴：

 

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharex=True, sharey=True)

ax1.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])

ax2.plot([3, 4, 5, 6], [6, 5, 4, 3])

plt.show()

 

5 轴相关

改变边界的位置，去掉四周的边框：

 

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([-2, 2, 3, 4], [-10, 20, 25, 5])

ax.spines['top'].set_visible(False)     #顶边界不可见

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')   #ticks 的位置为下方，分上下的。

ax.spines['right'].set_visible(False)   #右边界不可见

ax.yaxis.set_ticks_position('left') 

 

#"outward"

#移动左、下边界离 Axes 10 个距离

#ax.spines['bottom'].set_position(('outward', 10))

#ax.spines['left'].set_position(('outward', 10))

 

#"data"

#移动左、下边界到 (0, 0) 处相交

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

 

#"axes"

#移动边界，按 Axes 的百分比位置

#ax.spines['bottom'].set_position(('axes', 0.75))

#ax.spines['left'].set_position(('axes', 0.3))

 

plt.show()

作者：QinL