這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)怎么在python中利用Matplotlib改變坐標(biāo)軸的默認(rèn)位置，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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使用Matplotlib繪制的圖表的默認(rèn)坐標(biāo)軸是在左下角的，這樣對(duì)于一些函數(shù)的顯示不是非常方便，要改變坐標(biāo)軸的默認(rèn)顯示方式主要要使用gca()方法

plt.gca()表示 Get current axis，使用這個(gè)方法我們可以獲得整張圖表的坐標(biāo)對(duì)象，這樣我們就可以對(duì)坐標(biāo)進(jìn)行處理了，像移動(dòng)位置，設(shè)置顏色之類的，類似plt.gcf()這個(gè)是 Get current figure 即獲得當(dāng)前圖表的圖像，對(duì)圖像進(jìn)行處理。

我們可以定義一個(gè)變量接收這個(gè)值：

ax = plt.gca()

接下來(lái)還要了解一個(gè)方法 ：spine() 這個(gè)單詞的意思是脊梁，我的理解就是包圍圖表的線條，例如：

其余的兩條邊也是一樣的道理，那么，如果我們要移動(dòng)坐標(biāo)到中心點(diǎn)，那么我們可以移動(dòng)其中的兩條邊，并隱藏兩條邊即可：

ax.spines[‘right'].set_color(‘none')
ax.spines[‘top'].set_color(‘none')

ax.xaxis.set_ticks_position(‘bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position(‘left')

這時(shí)候做坐標(biāo)軸只剩下兩條線，接下來(lái)就是指定x軸以及y軸的綁定：

ax.spines[‘bottom'].set_position((‘data', 0))
ax.spines[‘left'].set_position((‘data', 0))

這樣寫的結(jié)果是將x，y軸綁定到特定位置，至于這兩個(gè)的值，其實(shí)試幾次就好理解了，上面的這種情況是坐標(biāo)軸的交點(diǎn)是(0, 0),如果改成：

ax.spines[‘bottom'].set_position((‘data', 0))
ax.spines[‘left'].set_position((‘data', 1))

這樣兩個(gè)坐標(biāo)軸的交點(diǎn)就是(1,0).

完整代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = 0.5 * x
y2 = x * x

plt.figure()
plt.xlabel('X axis...')
plt.ylabel('Y axis...') #設(shè)置坐標(biāo)軸的文字標(biāo)簽

ax = plt.gca() # get current axis 獲得坐標(biāo)軸對(duì)象

ax.spines['right'].set_color('none') 
ax.spines['top'].set_color('none') # 將右邊 上邊的兩條邊顏色設(shè)置為空 其實(shí)就相當(dāng)于抹掉這兩條邊

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') 
ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 指定下邊的邊作為 x 軸 指定左邊的邊為 y 軸

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) #指定 data 設(shè)置的bottom(也就是指定的x軸)綁定到y(tǒng)軸的0這個(gè)點(diǎn)上
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

plt.plot(x, y1, linestyle='--')
plt.plot(x, y2)

plt.show()

效果如下：

上述就是小編為大家分享的怎么在python中利用Matplotlib改變坐標(biāo)軸的默認(rèn)位置了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道。

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