Python——matplotlib中的乱七八糟（一）【注释，图例，tick能见度，移动坐标轴】

我都是在以移动坐标的代码为基础的

1.移动坐标轴
用Matplotlib绘制的图表的默认坐标轴是在左下角的,那么怎么能让它像数学里面那种成十字形的呢

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx=np.linspace(-3,3,50)
y=2*x+1
plt.figure()#创建图
plt.plot(x,y,linewidth=1)ax=plt.gca() #创建子图,改变坐标轴的默认显示方式主要要使用gca()方法#spines脊梁，也就是四个边框#隐藏右边和上边的边框，使之没有颜色
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')#默认ax里面的x轴和y轴
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')#移动x轴y轴的位置
ax.spines['bottom'].set_position(('data',1))#0,就是移到0的位置ax.spines['left'].set_position(('data',0))#0,就是移到0的位置
#所以这个时候的x轴y轴的坐标交点就是（0，0）
#position里只有一个参数，记得是双括号plt.show() #显示图表

2.注释的使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx=np.linspace(-3,3,50)
y=2*x+1
plt.figure()
plt.plot(x,y,linewidth=2,zorder=1)#蓝色的那条线ax=plt.gca()ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))############################   添加注释  ###############################################
x0=1
y0=x0*2+1
plt.scatter(x0,y0,s=50,color='r',zorder=2)#以红色点形式显示出来plt.plot([x0,x0],[0,y0],'k--',lw=2.5)#简写形式,这是那条虚线，k--是指k是指黑色，--虚线，lw是指线的宽度#annotate函数显示注释,
plt.annotate(r'$2x+1=%s$'%y0,xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',
fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=0.2'))########################################################################################plt.show()

上面的zorder是顺序优先级，zorder大的优先显示出来，这里点的zorder大于蓝色线的,所以看的是点压在线的上面，annotate()函数详细看这里annotate()详解

3.图例的使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx=np.linspace(-3,3,50)
y=2*x+1
plt.figure()
plt.plot(x,y,linewidth=1,label='yyyyyyyy')#这里需要给这个函数设置个label，也就是弄个标签ax=plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')ax.spines['bottom'].set_position(('data',1))ax.spines['left'].set_position(('data',0))#############################  图例的使用  ##########################plt.legend()  #默认的图例#################################################################
plt.show()

4.tick能见度

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx=np.linspace(-3,3,50)
y=2*x+1
plt.figure()
plt.plot(x,y,linewidth=10,zorder=1)  #设置优先级ax=plt.gca()ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))################################### 标签的可见度 #####################for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels(): #获取x,y中所有的标签label.set_zorder(2)    #z_order设置对象优先级label.set_fontsize(12)    #设置数字大小label.set_bbox(dict(facecolor='red',edgecolor='white',alpha=0.8))#facecolor 是指背景色  ，edgecolor是指边框色，alpha指透明度########################################################################plt.show()

为了增强视觉效果，我吧线条宽度设置为10，把标签背景设置为红色，平常可以设为白色

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