matplotlib：坐标轴的定制

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向任意位置添加坐标轴

定制刻度

?隐藏轴脊

?移动轴脊

总结

向任意位置添加坐标轴

• axes()函数

• axes(arg=None, projection=None, polar=True, aspect, frame_on, **kwargs)
  ''' 
  1.参数arg支持None、4-tuple中任一取值，每种取值的含义如下：
  （1）None:表示使用subplot(111)添加的与画布同等大小的Axes对象
  （2）4-tuple:由4个浮点型元素（取值范围为0-1）组成的元组（left,bottom,width,height），
      前两个元素left和bottom分别表示坐标轴左侧和底部边缘到画布的相对距离，用于确定坐标轴的位置；
      后两个元素width和height分别表示坐标轴的宽度和高度，用于确定坐标轴的相对大小。
  2.参数projection表示坐标轴的类型，可以是None、'aitoff'、'hammer'、'lambert'、'mollweide'、'polar'或'rectiliner'中的任一取值，
      也可以是自定义的类型
  3.参数polar表示是否使用极坐标，若为True，则其作用等价于projection='polar'。
  4.参数aspect表示坐标轴缩放的比例，可接受'auto'、'equal'、'num'中任一取值
  5.参数frame_on表示是否绘制每个坐标轴的轴脊
  '''

• 例子

• import matplotlib.pyplot as pllt
  ax = plt.axes((0.2, # 距画布左侧0.2 
                 0.5, # 距画布底部0.5 
                 0.3, # 宽度0.3
                 0.3),  # 高度0.3 
                frame_on=False, # 隐藏所有轴脊
                aspect='2' # 坐标轴缩放
               )
  ax.plot([1, 2, 3, 4, 5])
  ax2 = plt.axes((0.6, 0.4, 0.2, 0.2),
                 polar=True # 极坐标
                )
  ax2.plot([1, 2, 3, 4, 5])
  plt.show()

  

?

定制刻度

• 定制刻度的样式（tick_params()函数）

• tick_params(axis='both', **kwargs)
  '''
  1.axis:表示选择操作的轴，可以取值为'x','y'或'both',默认为'both'
  2.reset:若为True，表示在处理其他参数之前均使用参数的默认值
  3.which:表示刻度的类型，可以取值为'major','minor'或'both'默认为'both'
  4.direction:表示刻度线的方向，可以取值为'in','out'或'inout'
  5.lengeth:表示刻度线的长度
  6.width:表示刻度线的宽度
  7.color:表示刻度线的颜色
  8.pad:表示刻度线与刻度标签的距离
  9.labelsize:表示刻度标签的字体大小
  10.labelcolor:表示刻度标签的颜色
  11.bottom,top,left,right:表示是否显示上方、下方、左侧、右侧的刻度线
  12.labelbottom,labeltop,labelleft,labelright:表示是否显示下方、上方、左侧、右侧的刻度标签
  13.labelrotation:表示刻度标签旋转的角度
  '''

• 例子

• plt.tick_params(direction='out', # 刻度线方向朝外
                  length=6, # 刻度线长度为6
                  width=2, # 刻度线宽度为2
                  colors='r' # 表示刻度和刻度线颜色为红色
                 )

  ?

隐藏轴脊

• 隐藏全部轴脊

• # axis()函数
  axis(option, *args, **kwargs)
  '''
  该函数的参数option可以接收布尔值或字符串。其中，布尔值True表示显示轴脊和刻度，False表示隐藏轴脊和刻度。
  字符串通常可以是以下任一取值：
  1.'on':显示轴脊和刻度，等同于True
  2.'off':隐藏轴脊和刻度，等同于False
  3.'equal':通过更改轴限设置等比例
  4.'scaled':通过更改绘图框的尺寸设置比例
  5.'tight':设置足够大的限制以显示所有的数据
  6.'auto':自动缩放
  '''

• 例子
• ?

  # 绘制六边形且隐藏全部轴脊
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib.patches as mpathes
  
  # matplotlib.patches.RegularPolygon 表示绘制正多边形
  polygon = mpathes.RegularPolygon((0.5, 0.5), # 表示中心点的元组
  																	6, # 表示多边形顶点的数量
  																	0.2, # 表示从中心点到每个顶点的距离 
  																	color='g')
  ax = plt.axes((0.3, 0.3, 0.5, 0.5))
  ax.add_patch(polygon) # 绘制六边形
  # 隐藏全部轴脊
  ax.axis('off')
  plt.show()

  

• ?隐藏部分轴脊

• import matplotlib.patches as mpathes
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  xy = np.array([0.5,0.5])
  polygon = mpathes.RegularPolygon(xy, 5, 0.2, color='y')
  ax = plt.axes((0.3, 0.3, 0.5, 0.5))
  ax.add_patch(polygon) # 绘制五边形
  # 依次隐藏上轴脊、左轴脊和右轴脊
  ax.spines['top'].set_color('none') # spines属性获取相应的轴脊，调用set_color()方法将轴脊的颜色设为none
  ax.spines['left'].set_color('none')
  ax.spines['right'].set_color('none')
  plt.show()

  

移动轴脊

• import matplotlib.patches as mpathes
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  # 隐藏y轴刻度标签
  # ax.set_yticklabels([]) # 将y轴标签文本隐藏
  # # 隐藏y轴刻度线
  # ax.yaxis.set_ticks_position('none')
  
  xy = np.array([0.5,0.5])
  polygon = mpathes.RegularPolygon(xy, 5, 0.2, color='y')
  ax = plt.axes((0.3, 0.3, 0.5, 0.5))
  ax.add_patch(polygon) # 绘制五边形
  # 依次隐藏上轴脊和右轴脊
  ax.spines['top'].set_color('none') # spines属性获取相应的轴脊，调用set_color()方法将轴脊的颜色设为none
  ax.spines['right'].set_color('none')
  # 移动轴脊的位置
  ax.spines['left'].set_position(('data', 0.5))
  ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0.5))
  # set_position((position_type, amount)) 设置轴脊位置
  # position_type表示位置类型 'axes' 'data' 'outward'
  # axes表示将轴脊置于整个绘图区域的哪块地方
  # 取值0-1，可以理解为绘图区域的百分比位置
  # data表示将轴脊置于amount指定的坐标位置
  # amount表示移动的位置
  plt.show()

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总结

本文主要概括了matplotlib中坐标轴的定制。大家可参考连练习，明天将继续做一些相关的案例题。