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matplot lib–axis class

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Matplotlib 是用于数据可视化的 Python 包之一。您可以使用 NumPy 库将数据转换为 Python 的数组和数值数学扩展。Matplotlib 库用于从数组中的数据制作 2D 图。

轴类

轴是创建子地块最基本、最灵活的单元。轴允许将图放置在图形中的任何位置。给定的图形可以包含许多轴，但是给定的 axes 对象只能在一个图形中。轴包含两个 2D 轴对象，以及三维情况下的三轴对象。让我们看看这个类的一些基本函数。

axes()函数

axes() 函数使用参数创建 axes 对象，其中参数是 4 个元素的列表[左、底、宽、高]。现在让我们简单了解一下斧()的功能。

语法:

axes([left, bottom, width, height])

示例:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

#[left, bottom, width, height]
ax = plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) 

输出:

python-matplotlib-axes1

这里在axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])中，第一个‘0.1’是指图形窗口左侧轴与边框的距离为图形窗口总宽度的 10%。第二个‘0.1’是指底侧轴线与图窗边框的距离为图窗总高度的 10%。第一个‘0.8’表示从左到右的轴宽为 80%，后一个‘0.8’表示从下到上的轴高为 80%。

add_axes()函数

或者，也可以通过调用 add_axes() 方法将轴对象添加到图形中。它返回 axes 对象，并在位置[左、底、宽、高]添加轴，所有量都是图形宽度和高度的分数。

语法:

add_axes([left, bottom, width, height])

示例:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

#[left, bottom, width, height]
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])

输出:

python-matplotlib-add-axes

ax.legend()函数

通过调用 axes 类的 legend() 函数，可以为图添加图例。它由三个论点组成。

语法:

ax.legend(handles, labels, loc)

其中标签指的是一系列字符串，处理，一系列 Line2D 或 Patch 实例， loc 可以是指定图例位置的字符串或整数。

示例:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

#[left, bottom, width, height]
ax = plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) 

ax.legend(labels = ('label1', 'label2'), 
          loc = 'upper left')

输出:

python-matplotlib-legend

ax.plot()函数

plot()axes 类的函数将一个数组的值与另一个数组的值绘制成线或标记。

语法: plt.plot(X，Y，' CLM ')

参数: X 为 X 轴。 Y 为 Y 轴。 “CLM”代表颜色、线条和标记。

注意:线可以是不同的样式，如虚线(':')、虚线('—')、实线('-')等等。

标记代码

特性 描述
'.' 点标记
的 圆形标记
'+' 加记号
s 正方形制造者
d′ 钻石标记
' h ' 六边形标记

示例:以下示例显示了正弦和余弦函数的图形。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 15)
C = np.cos(X)
S = np.sin(X)

# [left, bottom, width, height]
ax = plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) 

# 'bs:' mentions blue color, square 
# marker with dotted line.
ax1 = ax.plot(X, C, 'bs:') 

#'ro-' mentions red color, circle 
# marker with solid line.
ax2 = ax.plot(X, S, 'ro-') 

ax.legend(labels = ('Cosine Function', 
                    'Sine Function'), 
          loc = 'upper left')

ax.set_title("Trigonometric Functions")

plt.show()

输出:

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