用面向对象思路为python数据可视化的图表添加辅助元素的定制，例如：坐标轴的标签，刻度范围和刻度标签，图表标题，图例，指定样式的网格，参考线，参考区域，注释文本，自定义样式的表格

在学习为图表添加辅助元素的定制前，小伙伴们首先需要认识图表有哪些组件，以下这张图可以帮助小伙伴认识有哪些辅助元素

在图中可以看到有许多圆圈，一个圆圈对应一个组件，圆圈下面加粗字体是所圈内容的组件名称，组件名称下面是它的用法，需要注意的是这个用法对应的是面向对象，面向函数的用法图中没有涉及，这两个用法相似，在下面的实例中这两个用法都有涉及

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坐标轴的标签

在绘制好图表后，有时候会为图表添加坐标轴的标签来明确x和y轴的意义，由于x轴和y轴标签用法几乎一样，下面就x轴为例来介绍坐标轴的标签（如果是y轴，就将x改y）

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面向对象语法：

Axes.set_xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs)

参数说明：
xlabel：表示x轴标签的文本
fontdict：表示控制标签文本样式的字典，默认值是None
labelpad：表示标签与x轴轴脊间的距离，默认值是None 

面向函数语法：
matplotlib.pyplot.xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs)

参数说明：
xlabel：表示x轴标签的文本
fontdict：表示控制标签文本样式的字典
labelpad：表示标签与x轴轴脊间的距离

对这个组件来说，这两个用法的区别是这两个的调用方式不同，面向对象是Axes.set_xlabel()，面向函数是matplotlib.pyplot.xlabel()，参数用法一致

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面向对象

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 创建画布
fig = plt.figure()
# 在画布上添加绘图区域
ax = fig.add_subplot(111)
# 准备数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y1,y2 = np.sin(x),np.cos(x)
# 绘制图表
ax.plot(x,y1,x,y2)

# 添加辅助元素的定制
# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('x轴')     # x轴
ax.set_ylabel('y轴')     # y轴
plt.show()

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面向函数

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 准备数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y1,y2 = np.sin(x),np.cos(x)
# 绘制图表
plt.plot(x,y1,x,y2)
# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
# 展示图表
plt.show()

结果：左图为添加坐标轴标签，右图没有添加坐标轴标签

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刻度范围和刻度标签

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当我们根据数据绘制图表时，坐标轴显示的刻度范围和刻度都与数据的分布有着直接的联系
注意：
1.若绘图时没有指定任何数据，也就是说只创建一个绘图区域，
该区域中没有任何内容，则x轴和y轴的刻度范围默认为0.0~1.0，
刻度标签为[0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0];
2.若绘图时指定了x轴和y轴的数据。刻度范围和刻度标签会随着数据的变化而变化，
其中坐标轴的刻度范围是由数据中的最大值的最小值决定的

面向对象的语法

刻度范围语法：Axes.set_xlim(left=None, right=None, *, emit=True, auto=False, xmin=None, xmax=None))

参数说明：

left：表示x轴刻度取值区间的左位数
right：表示x轴刻度取值区间的右位数
emit：表示是否通知限制变化的观察者默认为True
auto：表示是否允许自动缩放x轴，默认为True

刻度位置语法：

Axes.set_xticks(ticks, labels=None, *, minor=False, **kwargs)

ticks：表示显示自定义刻度的列表，该参数可以设置空列表，以此禁用x轴的刻度
labels：表示显示为ticks参数设置过的刻度添加标签

刻度标签语法：

Axes.set_xticklabels(labels, *, minor=False, fontdict=None, **kwargs)

labels：为Axes.set_xticks()设置过的ticks刻度显示添加标签

fontdict：自定义设置标签样式的字典

面向函数语法

刻度范围语法：

matplotlib.pyplot.xlim(left=None, right=None, *, emit=True, auto=False, xmin=None, xmax=None)

参数说明：
left：表示x轴刻度取值区间的左位数
right：表示x轴刻度取值区间的右位数
emit：表示是否通知限制变化的观察者默认为True
auto：表示是否允许自动缩放x轴，默认为True

刻度标签语法：

matplotlib.pyplot.xticks(ticks=None, labels=None, *, minor=False, **kwargs)

参数说明：
ticks：表示显示刻度位置的列表，该参数可以设置空列表，以此禁用x轴的刻度
labels：表示对ticks位置过刻度添加标签的列表

Axes.set_xticks()和Axes.set_xticklabels()都可以添加刻度标签，但Axes.set_xticklabels()更常用，因为它可以自定义设置标签的样式

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面向对象

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 创建画布
fig = plt.figure()
# 在画布上添加绘图区域
ax = fig.add_subplot(111)
# 准备数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

# 绘制图表
ax.plot(x, y1, x, y2)
# 添加图表辅助元素的定制
# 添加坐标轴标签
ax.set_xlabel('x轴')
ax.set_ylabel('y轴')
# 设置刻度范围和刻度标签
ax.set_xlim(x.min() * 1.5, x.max() * 1.5)       # 刻度范围
ax.set_xticks([-np.pi, -np.pi / 2, 0, np.pi / 2, np.pi])        # 刻度位置
ax.set_xticklabels([r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$\pi/2$', r'$\pi$'])      # 刻度标签
# 展示图表
plt.show()

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面向函数

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 准备数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
# 绘制图表
plt.plot(x, y1, x, y2)
# 添加图表辅助元素的定制
# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
# 设置x轴的刻度范围和刻度标签
# 用面向函数
plt.xlim(x.min() * 1.5, x.max() * 1.5)  # 刻度范围
plt.xticks([-np.pi, -np.pi / 2, 0,  np.pi / 2, np.pi],       # 刻度位置
           [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$\pi/2$', r'$\pi$'])# 刻度标签
# 展示图表
plt.show()

结果：左图设置了刻度范围和刻度标签，右图没有设置刻度范围和刻度标签