1. 原始的

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。

代码:import matplotlib.pyplot as plt  #导入matplotlib库

import numpy as np  #导入numpy库

#生成x步长为0.1的列表数据

x = np.arange(-15,15,0.1)

#生成sigmiod形式的y数据

y=1/(1+np.exp(-x))

#设置x、y坐标轴的范围

plt.xlim(-12,12)

plt.ylim(-1, 1)

#绘制图形

plt.plot(x,y, c='b')

plt.show()

2. 设置坐标轴

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。

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。

效果:

代码:import matplotlib.pyplot as plt  #导入matplotlib库

import numpy as np  #导入numpy库

#创建画布并引入axisartist工具。

import mpl_toolkits.axisartist as axisartist

#创建画布

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))

#使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax

ax = axisartist.Subplot(fig, 111)

#将绘图区对象添加到画布中

fig.add_axes(ax)

ax.axis[:].set_visible(False)#通过set_visible方法设置绘图区所有坐标轴隐藏

ax.axis["x"] = ax.new_floating_axis(0,0)#ax.new_floating_axis代表添加新的坐标轴

ax.axis["x"].set_axisline_style("->", size = 1.0)#给x坐标轴加上箭头

#添加y坐标轴,且加上箭头

ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1,0)

ax.axis["y"].set_axisline_style("-|>", size = 1.0)

#设置x、y轴上刻度显示方向

ax.axis["x"].set_axis_direction("top")

ax.axis["y"].set_axis_direction("right")

#在带箭头的x-y坐标轴背景下,绘制函数图像

#生成x步长为0.1的列表数据

x = np.arange(-15,15,0.1)

#生成sigmiod形式的y数据

y=1/(1+np.exp(-x))

#设置x、y坐标轴的范围

plt.xlim(-12,12)

plt.ylim(-1, 1)

#绘制图形

plt.plot(x,y, c='b')

plt.show()

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