<think>我们正在讨论使用Python的matplotlib库来设置图表标题和坐标轴样式。
根据用户需求，我们需要展示如何自定义标题和坐标轴（X轴和Y轴）的样式。
我们将介绍以下内容：
1. 如何设置图表标题（包括标题文本、字体大小、颜色等）
2. 如何设置坐标轴标签（X轴和Y轴的标签文本、样式）
3. 如何设置坐标轴的范围、刻度、刻度标签的样式
4. 其他常见的坐标轴样式设置（如网格线、坐标轴颜色等）
我们将通过一个简单的示例来展示这些设置。
注意：所有代码都需要使用中文注释，并确保代码可运行。
步骤：
1. 导入必要的库
2. 创建示例数据
3. 绘制基本图表
4. 设置标题和坐标轴样式
我们将生成一个折线图作为示例。</think>### Matplotlib 设置图表标题和坐标轴样式指南
在 Python 中使用 Matplotlib 自定义图表标题和坐标轴样式，可通过以下方法实现：
#### 1. 设置图表标题
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
# 设置主标题和子标题
plt.suptitle("全局标题", fontsize=16, fontweight='bold', color='navy') # 全局标题
plt.title("正弦函数波形图", fontsize=14, pad=20, color='darkred') # 子标题
plt.show()
```
#### 2. 设置坐标轴标签
```python
plt.plot(x, y)
# X/Y轴标签设置
plt.xlabel("时间 (秒)", fontsize=12, labelpad=15, fontstyle='italic')
plt.ylabel("振幅", fontsize=12, rotation=0, ha='right') # 垂直显示标签
# 设置坐标轴范围
plt.xlim(0, 10) # X轴范围
plt.ylim(-1.5, 1.5) # Y轴范围
plt.show()
```
#### 3. 自定义刻度样式
```python
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
# 设置刻度位置和标签
ax.set_xticks([0, np.pi, 2*np.pi, 3*np.pi])
ax.set_xticklabels(['0', 'π', '2π', '3π'], fontsize=10) # 特殊符号显示
# 设置刻度样式
ax.tick_params(axis='both', which='major',
direction='inout',
length=8,
width=1.5,
colors='purple',
labelsize=9)
plt.show()
```
#### 4. 高级坐标轴样式设置
```python
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, np.cos(x), 'r--')
# 坐标轴标题样式
ax.set_xlabel("X轴", fontdict={
'fontsize': 12,
'fontweight': 'bold',
'color': '#2E86C1'
})
# 边框样式调整
ax.spines['top'].set_visible(False) # 隐藏顶部边框
ax.spines['right'].set_visible(False) # 隐藏右侧边框
ax.spines['left'].set_linewidth(2) # 左侧边框加粗
ax.spines['bottom'].set_color('green') # 底部边框颜色
# 网格线设置
ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
plt.show()
```
#### 5. 完整示例
```python
# 创建数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 创建图表
plt.figure(figsize=(10, 6), facecolor='#f0f8ff') # 设置画布大小和背景色
# 绘制双曲线
plt.plot(x, y1, 'b-', label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, 'r--', label='cos(x)')
# 标题设置
plt.suptitle("三角函数波形对比", fontsize=18, y=0.95)
plt.title("振幅随时间变化关系", fontsize=14, pad=10)
# 坐标轴设置
plt.xlabel("时间 (t)", fontsize=12)
plt.ylabel("振幅 A(t)", fontsize=12, rotation=0, labelpad=20)
# 刻度设置
plt.xticks(np.arange(0, 11, 1))
plt.yticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))
# 图例和网格
plt.legend(loc='upper right', framealpha=0.8)
plt.grid(linestyle=':', alpha=0.7)
# 边框样式
ax = plt.gca()
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
plt.tight_layout() # 自动调整布局
plt.savefig('custom_plot.png', dpi=300) # 保存高清图
plt.show()
```
#### 关键参数说明：
1. **标题相关**：
- `fontsize`：字体大小
- `fontweight`：字重 ('normal', 'bold')
- `color`：颜色名称或十六进制值
- `pad`：标题与图表间距
2. **坐标轴相关**：
- `labelpad`：标签与坐标轴的间距
- `rotation`：标签旋转角度
- `ha/va`：水平/垂直对齐方式
3. **刻度相关**：
- `tick_params()`：控制刻度方向/长度/颜色
- `set_ticks()`：自定义刻度位置
- `set_ticklabels()`：自定义刻度标签
[^1]: Matplotlib 官方文档 - 坐标轴和刻度设置
[^2]: Python 数据可视化最佳实践指南
本文介绍了Matplotlib中常用的绘图参数，包括颜色(color)、线型(linestyle)及图例位置(loc)的具体含义和使用方法，帮助读者快速掌握如何调整图表样式。
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