引言

Matplotlib 是 Python 中广泛使用的绘图库，能够轻松地将数据可视化，并生成高质量的图像。掌握 Matplotlib 对于使用 Python 进行数据可视化至关重要。

为了更好地学习 Matplotlib 的基础知识，建议您亲自实践编写代码。这样不仅可以加深对概念的理解，还能增强实际操作能力。

接下来的内容包括：

• Python 进阶之 Matplotlib 入门（一）
• Python 进阶之 Matplotlib 入门（二）

概要

本文将介绍如何使用 Matplotlib 来设置坐标轴边界、标注坐标轴名称及设计坐标轴刻度。

1. 使用 plt.xlim 和 plt.ylim 设置坐标轴边界。
2. 使用 plt.xlabel 和 plt.ylabel 标注坐标轴名称。
3. 使用 plt.xticks 和 plt.yticks 设计坐标轴刻度。

坐标轴边界

尽管 Matplotlib 会根据数据自动调整坐标轴范围，但在某些情况下，我们需要手动设置坐标轴的边界。Matplotlib 提供了 plt.xlim 和 plt.ylim 函数来实现这一功能。下面是一个示例代码：

```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(5, 5)) x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256) y1, y2 = np.cos(x), np.sin(x)

plt.plot(x, y1, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-") plt.plot(x, y2, color="green", linewidth=1.0, linestyle="--")

plt.xlim(-4, 4) plt.ylim(-1.5, 1.5) plt.show() ```

运行结果：

坐标轴名称

一个合格的图表应该包含清晰的横纵坐标轴名称。我们可以使用 plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数来设置坐标轴名称。下面是一个示例代码：

```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(5, 5)) x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256) y1, y2 = np.cos(x), np.sin(x)

plt.plot(x, y1, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-") plt.plot(x, y2, color="green", linewidth=1.0, linestyle="--")

plt.xlim(-4, 4) plt.ylim(-1.5, 1.5)

plt.xlabel('X 轴名称') plt.ylabel('Y 轴名称')

plt.show() ```

运行结果：

坐标轴刻度

最后，我们来看看如何设置坐标轴的刻度及其名称。通常情况下，我们可以使用 plt.xticks 函数来重新排列坐标轴刻度，例如：

python plt.xticks([-4, -2, 0, 2, 4])

这将使 X 轴的刻度标记为 -4, -2, 0, 2, 4。

有时候，我们可能希望为刻度添加特定的名称。例如：

python plt.yticks([-4, -2, 0, 2, 4], ['负四', '负二', '零', '二', '四'])

这段代码将 Y 轴的刻度标记替换为您指定的名称。完整的代码如下：

```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(5, 5)) x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256) y1, y2 = np.cos(x), np.sin(x)

plt.plot(x, y1, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-") plt.plot(x, y2, color="green", linewidth=1.0, linestyle="--")

plt.xlim(-4, 4) plt.ylim(-1.5, 1.5)

plt.xlabel('X 轴名称') plt.ylabel('Y 轴名称')

plt.xticks([-4, -2, 0, 2, 4]) plt.yticks([-4, -2, 0, 2, 4], ['负四', '负二', '零', '二', '四'])

plt.show() ```

运行结果：

请注意，这张图是为了显示纵轴的文字而调整了窗口大小。