坐标轴的定制

matplotlib中提供了定制坐标轴的高级知识，便于用户灵活地操作坐标轴，使坐标轴能很好地配合图表。

一、坐标轴的概述

该函数常用参数的含义如下：

     xaxis :获取x轴。
     yaxis :获取y轴。
     spines :获取包含全部轴脊的勺字典。

二、向任意位置添加坐标轴

语法格式如下所所示:

axes(arg=None,projection=None,polar=False, aspect, frame_on, **kwargs)

该函数常用参数的含义如下：

   (1)参数arg 支持None、4-tuple中任一取值，每种取值的含义如下。
       None :表示使用subplot(111)添加的与画布同等大小的Axes对象。
       4-tuple : 由4个浮点型元素(取值范围为0~1)组成的元组(left,bottom,width,height)，前两个元素left 和bottom 分别表示坐标轴左侧和底部的边缘到画布的相对距离，用于确定坐标轴的位置;后两个元素width 和height分别表示坐标轴的宽度和高度，用于确定坐标轴的相对大小。

（2）参数projection表示坐标轴的类型，可以是None、'aitoff'、'hammer'、'lambert'、'mollweide'、'polar'或'rectilinearn'中的任一取值，也可以使用自定义的类型。
  (3)参数 polar 表示是否使用极坐标，若设为True，则其作用等价于projection='polar'。
  (4)参数 aspect 表示坐标轴缩放的比例，可接收‘auto’、'equal'、num中任一取值。
  (5)参数 frame_on 表示是否绘制每个坐标轴的轴脊。

三、定制刻度

1.刻度定位器

2.刻度格式器

3.定制刻度的样式

语法格式如下所所示:

tick_params(axis='both',**kwargs)

该函数常用参数的含义如下：

     axis : 表示选择操作的轴，可以取值为'x、'y'或"both'，默认为"both'。
     reset: 若设为 True，表示在处理其他参数之前均使用参数的默认值。
     which :表示刻度的类型，可以取值为'major'、'minor'或'both'，默认为'major'。
     direction :表示刻度线的方向，可以取值为'in'、'out' 或'inout'。
     length:表示刻度线的长度。width:表示刻度线的宽度。color:表示刻度线的颜色。
     pad:表示刻度线与刻度标签的距离。
     labelsize:表示刻度标签的字体大小。
     labelcolor :表示刻度标签的颜色。
     bottom，top，left，right :表示是否显示下方、上方、左侧、右侧的刻度线。
     labelbottom, labeltop, labelleft, labelright :表示是否显示下方、上方、左侧、右侧的刻度标签。
     labelrotation :表示刻度标签旋转的角度。

四、隐藏轴脊

语法格式如下所所示:

axis(option,*args,**kwargs)

该函数常用参数的含义如下：

     'on':显示轴脊和刻度，等同于 True。
     'off' : 隐藏轴脊和刻度，等同于False。
     'equal':通过更改轴限设置等比例。
     'scaled':通过更改绘图框的尺寸设置等比例。
     'tight':设置足够大的限制以显示所有的数据。
     'auto':自动缩放。

五、隐藏轴脊

语法格式如下所所示:

set_position (self,position)

该函数常用参数的含义如下：

     'outward' : 表示将轴脊置于移出数据区域指定点数的位置。
     'axes':表示将轴脊置于指定的坐标系中(0.0~1.0)。
     'data':表示将轴脊置于指定的数据坐标的位置。
     'center' : 值为('axes',0.5)。
     'zero' : 值为('data',0.0)。

实例：根据以下要求绘制折线图

代码如下：

# matplotlib中文网 https://www.matplotlib.org

# 需求一：绘制某股票一周内收盘价折线图（见运行结果展示图）

# 导入所需要的模块
%matplotlib notebook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 0.设置中文黑体
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 1.准备数据
x_data = np.arange(1,8,1)
y_data = [44.98, 45.02, 44.32, 41.05, 42.08, 42.08, 42.08]   #周末休市

# 2.创建画布和坐标系
fig =plt.figure()                   #创建画布

#在距画布顶部0.2，左侧0.2的位置上添加一个宽度为0.5、高度为0.5的绘画区域
ax = fig.add_axes((0.2,0.2, 0.5,0.5))

ax.plot(x_data,y_data,color='purple',   #绘画折线图，线条颜色为紫色
        marker='o',                     #标记的图形
        markersize=15                   #标记图形的大小为15
       )        
ax.set_xlabel('周日期',             #绘制横坐标名为：周日期
             labelpad=15           #纵标签与横坐标的距离为15
             )           

ax.set_ylabel('收盘价($ \yen $)',          #绘制纵坐标名为：收盘价(￥)
              fontdict={'rotation':'horizontal'},   #纵标签水平放置
              labelpad=25)          #纵标签与y轴的距离为25


# 3.绘图


# 4.定制刻度
plt.xticks([1,2,3,4,5,6,7],['周一','周二','周三','周四','周五','周六','周日'])     #绘制横坐标标签


# 5.设置轴标签
# ax.xaxis.set_ticklabels(['周一','周二','周三','周四','周五','周六','周日'])        

ax.xaxis.set_tick_params(direction='in',length=8,width=2,labelsize=12,             #绘制横坐标刻度线(刻度线方向朝内，宽度为2，长度为8)
                         labelrotation=30                                          #x轴刻度标签旋转30°
                        )        
ax.yaxis.set_tick_params(direction ='in',length=8,width=2,labelsize=12)       #绘制横坐标刻度线(刻度线方向朝内，宽度为2，长度为8)



# 6.隐藏上轴脊和右轴脊
ax.spines['top'].set_color('none')      #隐藏上轴脊
ax.spines['right'].set_color('none')    #隐藏右轴脊

# 7.展示图表
plt.show()

运行如图所示：