03_设置轴标签和范围、轴的标签（Labels on Axes）、定义轴的范围、使用linspace定义X值（“linspace“ to Define X Values）

偏执的太偏执、 2022-11-16 13:43 129阅读 0赞

3.设置轴标签和范围  
3.1.轴的标签（Labels on Axes）  
3.2.定义轴的范围  
3.3.使用linspace定义X值 （“linspace” to Define X Values）

# 3.设置轴标签和范围 #

## 3.1.轴的标签（Labels on Axes） ##

我们可以向轴添加标签来改善图形的外观。 这可以通过pyplot的ylabel和xlabel函数来完成。

import matplotlib.pyplot as plt
    days = list(range(1, 9))
    print(days)
    ''' 输出结果： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] '''
    celsius_values = [25.6, 24.1, 26.7, 28.3, 27.5, 30.5, 32.8, 33.1]
    plt.plot(days, celsius_values)
    plt.xlabel('Day')
    plt.ylabel('Degrees Celsius')
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

可以在绘图函数plot中指定任意数量的x，y，fmt组。 在以下示例中，我们使用两个不同的y值列表：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

再如：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## 3.2.定义轴的范围 ##

我们还可以使用函数axis查看和定义轴的范围。 如果不带参数调用它，则返回当前轴的limits：

import matplotlib.pyplot as plt
    days = list(range(1, 9))
    print(days)
    ''' 输出结果： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] '''
    celsius_min = [19.6, 24.1, 26.7, 28.3, 27.5, 30.5, 32.8, 33.1]
    celsius_max = [24.8, 28.9, 31.3, 33.0, 34.9, 35.6, 38.4, 39.2]
    plt.xlabel('Day')
    plt.ylabel('Degrees Celsius')
    plt.plot(days, celsius_min,
             days, celsius_min, "oy",
             days, celsius_max,
             days, celsius_max, "or")
    print("The current limits for the axes are:")
    print(plt.axis())
    print("We set axes to the following values:")
    xmin, xmax, ymin, ymax = 0, 10, 14, 45
    print(xmin, xmax, ymin, ymax)
    plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
    plt.show()
    """ 总的输出结果： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] The current limits for the axes are: (0.6499999999999999, 8.35, 18.62, 40.18) We set axes to the following values: 0 10 14 45 """

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 3.3.使用linspace定义X值 （“linspace” to Define X Values） ##

我们在以下示例中使用Numpy函数linspace。 linspace可用于在指定间隔内创建均匀分布的数字。

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    X = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50, endpoint=True)
    F = np.sin(X)
    plt.plot(X,F)
    startx, endx = -0.1, 2*np.pi + 0.1
    starty, endy = -1.1, 1.1
    plt.axis([startx, endx, starty, endy])
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    X = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 50, endpoint=True)
    F1 = 3 * np.sin(X)
    F2 = np.sin(2*X)
    F3 = 0.3 * np.sin(X)
    startx, endx = -2 * np.pi - 0.1 , 2* np.pi + 0.1
    starty, endy = -3.1, 3.1
    plt.axis([startx, endx, starty, endy])
    plt.plot(X, F1)
    plt.plot(X, F2)
    plt.plot(X, F3)
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

下一个例子中将在上图的基础上添加两个具有离散点的图：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/47a5dfba68e440149d7e88be615c3cdc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221022/34c20fe4bd5c45018839a962adc86ac0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221022/e77f9dbbd5d44930b2f7f6896da6a186.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221022/67eb799344c2478790de90b353f35e34.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221022/08d4a4a7379d41d482539997720704d3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221022/f5e95182ad8d4777aae37fd3c4fa11ac.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221022/3daba4dc00ae496f99821db8d94bb0b0.png