python坐标轴设置
❶ python 离x轴距离
python离x轴距离为0。bottom决定了柱子距离x轴的高度默认为None，即表示与x轴距离为0，我们在调用xlim的时候只是限制了x轴的结果并没有限制y轴，所以画出来y轴的范围还是之前数据的范围。
python离x轴的画图方法
xlim能够设置的基本上只有坐标轴的范围，而xticks和yticks既可以设置范围也可以设置每个刻度之间的间距，我们x轴的范围是负10到10，在默认的图像当中系统帮我们选择的间距是2点5，即每隔2点5画一个坐标点一共画8个，我们直接在xticks当中放入了一个list。
最后我们画出来的图像的x轴就是根据这个list进行划分的，也就是说我们不仅可以定义坐标轴的范围还可以定义它的间隔。有的时候自动绘制出来的图像的范围以及间隔可能没有那么好，需要我们进行调整，这时候就需要用到xticks和yticks函数了。
❷ python输出折线图中点的坐标值怎么算
首先创建一个包含x值的列表，其中包含数字1~1000。接下来是一个生成y值的列表解析，它遍历x值（for x in x_values），计算其平方值，并将结果存储到列表 y_values中。然后，将输入列表和输出列表传递给scatter()。使用函数axis()指定了每个坐标轴的取值范围。函数axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值。在这里，我们将x坐标轴的取值范围设置为0-1100，将y坐标轴的取值范围设置为0-1100000。
❸ 用Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围
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一、用默认设置绘制折线图
import matplotlib.pyplot as plt
x_values=list(range(11))
#x轴的数字是0到10这11个整数
y_values=[x**2 for x in x_values]
#y轴的数字是x轴数字的平方
plt.plot(x_values,y_values,c='green')
#用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿色
plt.title('Squares',fontsize=24)
#设置图表标题和标题字号
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
#设置刻度的字号
plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)
#设置x轴标签及其字号
plt.ylabel('Squares',fontsize=14)
#设置y轴标签及其字号
plt.show()
#显示图表
制作出图表
我们希望x轴的刻度是0,1,2,3,4……，y轴的刻度是0,10,20,30……，并且希望两个坐标轴的范围都能再大一点，所以我们需要手动设置。
二、手动设置坐标轴刻度间隔以及刻度范围
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔
x_values=list(range(11))
y_values=[x**2 for x in x_values]
plt.plot(x_values,y_values,c='green')
plt.title('Squares',fontsize=24)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)
plt.ylabel('Squares',fontsize=14)
x_major_locator=MultipleLocator(1)
#把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里
y_major_locator=MultipleLocator(10)
#把y轴的刻度间隔设置为10，并存在变量里
ax=plt.gca()
#ax为两条坐标轴的实例
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
#把x轴的主刻度设置为1的倍数
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
#把y轴的主刻度设置为10的倍数
plt.xlim(-0.5,11)
#把x轴的刻度范围设置为-0.5到11，因为0.5不满一个刻度间隔，所以数字不会显示出来，但是能看到一点空白
plt.ylim(-5,110)
#把y轴的刻度范围设置为-5到110，同理，-5不会标出来，但是能看到一点空白
plt.show()
绘制结果
❹ python把图例设置在坐标轴正下方
python把图例设置在坐标轴正下方
1. 调整坐标轴刻度数量
2. 调整坐标轴刻度值大小
3. 调整坐标刻度值消失
❺ python中作图时怎么确定坐标轴宽度
[python] view plain print?
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">>>> import numpy as np</span>
[python] view plain print?
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.arange(-5,5,0.01)
>>> y=x**3
>>> plt.axis([-6,6,-10,10])
[-6, 6, -10, 10]
>>> plt.plot(x,y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x03C642B0>]
>>> plt.show()
画出来的图形如下：
另外坐标轴坐标区间设定还有另一种方法：
[python] view plain print?
xlim((xmin,max)) #设置坐标轴的最大最小区间
xlim(xmin,xmax) #设置坐标轴的最大最小区间
ylim((ymin,ymax))#设置坐标轴的最大最小区间
ylim(ymin,ymax) #设置坐标轴的最大最小区间
所以下面：
[python] view plain print?
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.arange(-5,5,0.01)
>>> y=x**3
>>> plt.xlim(-6,6)
(-6, 6)
>>> plt.ylim(-500,500)
(-500, 500)
>>> plt.plot(x,y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0381A4B0>]
>>> plt.show()
则图形为：
很明显，图形的坐标区间改变了！自己可以根据喜好或需求修改区间。
❻ python的直方图怎呢调整纵轴的长度
在Python中，可以通过matplotlib库的plt.gca()函数来调整直方图的纵轴长度。该函数会返回一个坐标轴的对象，然后您可以使用set_ylim()函数来设置新的纵轴范围，最后使用plt.draw()函数重绘图形，即可实现调整纵轴长度的目的。
❼ python之pyplot
1、 定义x和y，画图展示，保存图片
其中dpi参数指定图像的分辨率为120
2、 优化绘图线条风格
线条颜色color
线条标记marker
线条风格linestyle
3、 坐标轴的控制
坐标轴范围和标题
坐标图上标记
坐标间隔设定
函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定。用法上，函数的输入是两个列表，第一个表示取值，第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略
多图与子图
figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图，而subplot()函数则用来实现，在一个大图中，出现多个小的子图。需要注意的是， figure() 中的参数为图片序号，一般是按序增加的，这里面还涉及一个当前图的概念，其中 subplot() 的参数有3个，分别为行数、列数、以及子图序号。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图，在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图）。
这样，我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图，分别是y1和y3的曲线；fig.2是一张整图，画的是y2曲线。
如果想要某个子图占据整行或者整列，可以采用下面
第三个图，实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图
❽ Python-matplotlib绘制带箭头x-y坐标轴图形
在Python的数据可视化库中，采用matplotlib绘制相关图形时，若不加任何设定，一般的x-y坐标轴是不带箭头且是一个封闭的矩形。我们以Sigmoid函数的绘制，给大家展示一下。
matplotlib的辅助工具，包含一系列对坐标轴设置的框架。其中的axisartist包就用来设置坐标轴的类型。
1.创建画布并引入axisartist工具。
2.绘制带箭头的x-y坐标轴
我们先把原始的如上图的所有坐标轴隐藏，即长方形的四个边。
然后用ax.new_floating_axis在绘图区添加坐标轴x、y，这里的ax.new_floating_axis(0,0)，第一个0代表平行直线，第二个0代表该直线经过0点。同样，ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1,0)，则代表竖直曲线且经过0点。
再次，x.axis["x"].set_axisline_style("->", size = 1.0)表示给x轴加上箭头，"->"表示是空箭头，size = 1.0表示箭头大小。ax.axis["y"].set_axisline_style("-|>", size = 1.0)中"-|>"则是实心箭头。
最后，设置x、y轴上刻度显示方向，对于x轴是刻度标签在上面还是下面，y轴则是刻度标签在左边还是右边。
3.在带箭头的x-y坐标轴背景下，绘制函数图像
tist坐标轴工具——将原始坐标轴均隐藏掉——添加新的基于原点的x与y轴——为新坐标轴加入箭头，并设置刻度显示方式——加入图形。
❾ python中怎么让图所有坐标轴都有刻度
plt.tick_params(top='on', right='on', which='both') # 显示上侧和右侧的刻度
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' #将x轴的刻度线方向设置向内
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' #将y轴的刻度方向设置向内
（PS：如果第一次运行上面的两个命令坐标轴没有朝内的话，关闭图像，再运行一次就可以达到效果了。）