【Python数据可视化】matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值

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Python 数据可视化matplotlib之绘制常用图形：折线图、柱状图（条形图）、饼图和直方图matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值matplotlib之增加图形内容：设置图例、设置中文标题、设置网格效果matplotlib之设置子图：绘制子图、子图共享x轴坐标matplotlib之绘制高级图形：散点图、热力图、等值线图、极坐标图matplotlib之绘制三维图形：三维散点图、三维柱状图、三维曲面图

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简述 / 前言1. 添加坐标轴名字2. 设置坐标范围3. 设置主次刻度4. 坐标轴文字旋转并标出坐标值

简述 / 前言

之前画的图形只有坐标值，没有坐标轴文字，这篇文章将分享如何添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值。

1. 添加坐标轴名字

关键语句：matplotlib.pyplot.xlabel() 和 matplotlib.pyplot.ylabel()。

示例：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 设置x轴和y轴的坐标

x = np.arange(0, 9, 2) # [0, 9) 每间隔1个数取一次值，即：x = [0 2 4 6 8]

y = np.array([0, 1, 4, 6, 8])

plt.plot(x, y, color='green', lw=3, marker='o', linestyle='--') # 通过plot方法绘制折线

plt.xlabel('我是x轴')

plt.ylabel('我是y轴')

plt.show() # 通过show方法展示

输出：

注：可以看到输出的坐标轴名字有问题，中文字符乱码了，需要修改字体类型，改进代码如下：

示例1（修改全局字体——不太建议，因为有些符号不适配中文字体）：

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

import numpy as np

matplotlib.rcParams['font.family'] = 'FangSong'

matplotlib.rcParams['font.style'] = 'italic'

matplotlib.rcParams['font.size'] = 16

# 设置x轴和y轴的坐标

x = np.arange(0, 9, 2) # [0, 9) 每间隔1个数取一次值，即：x = [0 2 4 6 8]

y = np.array([0, 1, 4, 6, 8])

plt.plot(x, y, color='green', lw=3, marker='o', linestyle='--') # 通过plot方法绘制折线

plt.xlabel('我是x轴')

plt.ylabel('我是y轴')

plt.show() # 通过show方法展示

输出：

示例2（推荐——哪里要特定字体就设置哪里，还能多样化）： 可以添加的常用属性有：

fontname : 字体名称fontsize : 字体大小

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 设置x轴和y轴的坐标

x = np.arange(0, 9, 2) # [0, 9) 每间隔1个数取一次值，即：x = [0 2 4 6 8]

y = np.array([0, 1, 4, 6, 8])

plt.plot(x, y, color='green', lw=3, marker='o', linestyle='--') # 通过plot方法绘制折线

plt.xlabel('我是x轴', fontname='FangSong')

plt.ylabel('我是y轴', fontname='FangSong', fontsize=16)

plt.show() # 通过show方法展示

输出：

值得注意的是，标签还可以用 latex 格式书写，适用于一些数学公式，示例如下： 示例：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 设置x轴和y轴的坐标

x = np.arange(0, 30, 0.1)

y = np.sin(x) # 绘图

plt.plot(x, y, color='green', lw=3, linestyle='-') # 通过plot方法绘制折线

plt.xlabel(r'这是$\rm{sinx}$函数的$x$轴标签', fontname='FangSong', fontsize=16) # \rm{}将公式转化为roman体

plt.ylabel('我是y轴', fontname='FangSong', fontsize=16)

plt.xlim(-1, 31)

plt.ylim(-2, 2)

plt.show() # 通过show方法展示

输出：

2. 设置坐标范围

如果想要修改坐标轴显示的范围，可以使用 xlim() 和 ylim 方法。

关键语句：matplotlib.pyplot.xlim() 和 matplotlib.pyplot.ylim()。

示例：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 设置x轴和y轴的坐标

x = np.arange(0, 9, 2) # [0, 9) 每间隔1个数取一次值，即：x = [0 2 4 6 8]

y = np.array([0, 1, 4, 6, 8])

plt.plot(x, y, color='green', lw=3, marker='o', linestyle='--') # 通过plot方法绘制折线

plt.xlabel('我是x轴', fontname='FangSong', fontsize=16)

plt.ylabel('我是y轴', fontname='FangSong', fontsize=16)

plt.xlim(-2, 10)

plt.ylim(-2, 10)

plt.show() # 通过show方法展示

输出：

值得注意的是，当你设置坐标范围后，超出设置坐标范围的图像将不会显示，所以一般都是不设置坐标范围的，除非有特定需求~

3. 设置主次刻度

主刻度就是显示坐标轴数字的那个地方，比如我们买的尺子的 1,2,3,…cm。

次刻度就是在两个主刻度之间再划分刻度，比如我们买的尺子在 1-1.5cm 之间有4个小竖线划分出5个小区间，这就是次刻度。

主刻度显示数值，但是次刻度不显示数值！

x轴主刻度设置关键方法：matplotlib.pyplot.subplot().xaxis.set_major_locator()

x轴主刻度显示格式修改方法：matplotlib.pyplot.subplot().xaxis.set_major_formatter() y轴主刻度设置关键方法：matplotlib.pyplot.subplot().yaxis.set_major_locator()

y轴主刻度显示格式修改方法：matplotlib.pyplot.subplot().yaxis.set_major_formatter() x轴次刻度设置关键方法：matplotlib.pyplot.subplot().xaxis.set_minor_locator()

y轴次刻度设置关键方法：matplotlib.pyplot.subplot().yaxis.set_minor_locator()

示例：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

xmajorLocator = MultipleLocator(5) # 将x轴主刻度设置为5的倍数

xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.0f') # 设置x轴标签的格式

xminorLocator = MultipleLocator(1) # 将x轴次刻度设置为1的倍数

ymajorLocator = MultipleLocator(0.5) # 将y轴主刻度设置为0.5的倍数

ymajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') # 设置y轴标签的格式

yminorLocator = MultipleLocator(0.1) # 将y轴次刻度设置为0.1的倍数

x = np.arange(0, 30, 0.1)

# 设置子图，在ax里设置坐标轴刻度

ax = plt.subplot(111)

# 设置主刻度标签的位置，标签文本的格式

ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)

ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter)

ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)

ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter)

# 显示次刻度标签的位置

ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)

ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)

y = np.sin(x) # 绘图

plt.plot(x, y)

plt.xlabel('x轴', fontname='FangSong', fontsize=16)

plt.ylabel('y轴', fontname='FangSong', fontsize=16)

plt.show()

输出：

4. 坐标轴文字旋转并标出坐标值

有时候坐标轴可能会显示日期，此时日期文字过长，我们可以旋转字体，使其看起来舒服一些~

坐标轴文字旋转关键属性：rotation=rotation标出坐标值关键方法：matplotlib.pyplot.text()

一般用法：matplotlib.pyplot.text(x, y, y, horizontalalignment=horizontalalignment, verticalalignment=verticalalignment, fontsize=fontsize)各属性含义如下：

属性含义xx轴的点值yy轴的点值（第一个y是文字所在的坐标轴高度，第二个y是要显示的值）horizontalalignment垂直对齐方式，可以选：center, right, leftverticalalignment水平对齐方式，可以选：top, bottom, center, baseline, center_baselinefontsize文字大小fontname文字样式名称fontweight字体粗细

示例：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 折线图

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

y = np.array([0, 1, 4, 6, 8])

plt.xticks(x, ('20240109', '20240110', '20240111', '20240112', '20240113'), rotation=45)

plt.yticks(np.arange(-1, 10.5, 0.5), rotation=30)

plt.ylim(-1, 10)

plt.plot(x, y, color='green', lw=3, marker='o', linestyle='--')

plt.xlabel('购买日期', fontname='FangSong', fontsize=16)

plt.ylabel('购买数量', fontname='FangSong', fontsize=16)

# 标出数值

for a, b in zip(x, y):

plt.text(a, b+0.2, '%0.1f' % b, horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom', fontsize=10)

plt.show()

输出：