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
- xlim（）和ylim（）：控制x和y轴的范围。
- xticks（）和yticks（）：控制x和y轴上的坐标刻度。
- xlabel（）和ylabel（）：控制x和y轴上的标签。
- title（）：控制图形的标题。
- grid（）：控制网格线的显示。
- legend（）：添加图例。
Axes类方法
- plot（x，y）：在坐标系中绘制线条。
- scatter（x，y）：在坐标系中绘制散点。
- bar（x，height）：在坐标系中绘制柱状图。
- hist（x）：在坐标系中绘制直方图。
- pie（x）：在坐标系中绘制饼图。
- 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：
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/20227.html
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