Matplotlib axes类使用方法详解

Axes类是Matplotlib中最常用的类之一。它被用于绘制图形中的坐标系。本文将详细介绍Axes类的各种属性和用法，并提供示例以帮助读者更好地理解其用法。

Axes类属性

1. xlim（）和ylim（）：控制x和y轴的范围。
2. xticks（）和yticks（）：控制x和y轴上的坐标刻度。
3. xlabel（）和ylabel（）：控制x和y轴上的标签。
4. title（）：控制图形的标题。
5. grid（）：控制网格线的显示。
6. legend（）：添加图例。

Axes类方法

1. plot（x，y）：在坐标系中绘制线条。
2. scatter（x，y）：在坐标系中绘制散点。
3. bar（x，height）：在坐标系中绘制柱状图。
4. hist（x）：在坐标系中绘制直方图。
5. pie（x）：在坐标系中绘制饼图。
6. imshow（image）：在坐标系中绘制图像。

Axes类方法使用示例

添加标题和标签

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('x轴')
ax.set_ylabel('y轴')
ax.set_title('这是一个标题')

plt.show()

运行结果如下：

绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)
ax.set_xlabel('x轴')
ax.set_ylabel('y轴')
ax.set_title('随机散点图')

plt.show()

运行结果如下：

绘制柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(5)
y = np.random.randint(1, 20, size=5)

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
ax.set_xlabel('分类')
ax.set_ylabel('数量')
ax.set_title('柱状图')

plt.show()

运行结果如下：

绘制直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.randn(1000)

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(x, bins=30, density=True, alpha=0.5)
ax.set_xlabel('值')
ax.set_ylabel('频率')
ax.set_title('直方图')

plt.show()

运行结果如下：

绘制饼图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.randint(1, 5, size=5)

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x)
ax.set_title('饼图')

plt.show()

运行结果如下：

显示图例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(5)
y1 = np.random.randint(1, 20, size=5)
y2 = y1 * 2

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y1, label='y1')
ax.bar(x, y2, label='y2')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
ax.set_xlabel('分类')
ax.set_ylabel('数量')
ax.set_title('多个柱状图')
ax.legend()

plt.show()

如下图所示：