axis

http://blog.sina.com.cn/s/blog_b26a90750101kxdx.html

axis off;% 去掉坐标轴
axistight;% 紧坐标轴
axisequal;% 等比坐标轴
axis([-0.1, 8.1, -1.1, 1.1]);% 坐标轴的显示范围

% gca: gca, h=figure(...);
set(gca,'XLim',[3 40]);% X轴的数据显示范围
set(gca,'XTick',[-3.14,0,3.14] );% X轴的记号点
set(gca,'XTicklabel',{'-pi','0','pi'});% X轴的记号
set(gca,'XTick', []);% 清除X轴的记号点
set(gca,'XGrid','on');% X轴的网格
set(gca,'XDir','reverse');% 逆转X轴
set(gca,'XColor','red');% X轴的颜色
1. axis([xmin xmax ymin ymax])
设置当前图形的坐标范围,分别为x轴的最小、最大值,y轴的最小最大值
2. V=axis
返回包含当前坐标范围的一个行向量
3. axis auto
将坐标轴刻度恢复为自动的默认设置
4. axis manual
冻结坐标轴刻度,此时如果hold被设定为on,那么后边的图形将使用与前面相同的坐标轴刻度范围
5. axis tight
将坐标范围设定为被绘制的数据范围
6. axis fill
这是坐标范围和屏幕的高宽比,使得坐标轴可以包含整个绘制的区域。该选项只有在PlotBoxaApectRatio或DataAspectRatioMode被设置为‘manual’模式才有效
7. axis ij
将坐标轴设置为矩阵模式。此时水平坐标轴从左到有取值,垂直坐标从上到下
8. axis xy
将坐标设置为笛卡尔模式。此时水平坐标从左到右取值,垂直坐标从下到上取值
9. axis equal
设置屏幕高宽比,使得每个坐标轴的具有均匀的刻度间隔
10. axis square
将坐标轴设置为正方形
11. axis normal
将当前的坐标轴框恢复为全尺寸,并将单位刻度的所有限制取消
12. axis vis3d
冻结屏幕高宽比,使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示
13. axis off
关闭所有的坐标轴标签、刻度、背景
14. axis on
打开所有的坐标轴标签、刻度、背景
### AXIS 在 IT 技术和软件开发中的含义 在 IT 技术和软件开发领域中,AXIS 通常指代以下几种技术或概念: 1. **Apache AXIS** Apache AXIS 是一个开源的 Web 服务框架,用于实现 SOAP(Simple Object Access Protocol)协议。它允许开发者轻松创建和部署基于 XML 的 Web 服务[^4]。AXIS 提供了对多种编程语言的支持,包括 Java 和 C++,并且是许多企业级应用中实现服务间通信的重要工具。 2. **坐标轴(Axis)在图形界面开发中** 在图形界面开发中,AXIS 通常指的是坐标轴系统。例如,在游戏开发或 GUI 开发中,坐标轴用于定义对象的位置、移动方向和其他几何属性。引用中提到的“y-coordinate”就是一个典型的例子[^3],其中 y 轴被用来判断对象是否超出屏幕边界。 3. **数据分析中的轴(Axis)** 在数据处理和分析领域,如使用 Python 的 Pandas 库时,AXIS 表示数据操作的方向。`axis=0` 通常表示沿行操作,而 `axis=1` 则表示沿列操作[^5]。这种概念广泛应用于矩阵运算、数据框操作等场景。 4. **网络摄像机(Axis Camera)** Axis 是一家知名的网络摄像机制造商,其产品广泛应用于视频监控和物联网领域。虽然这不是软件开发的核心内容,但在嵌入式系统开发或 IoT 应用中,可能会涉及与 Axis 摄像机的集成。 5. **工业自动化中的轴控制(Axis Control)** 在工业自动化领域,AXIS 可以指代运动控制中的轴系统。例如,在 CNC 机床或机器人控制系统中,轴控制用于精确管理机械部件的运动方向和速度[^6]。结合引用中的 LabVIEW 和 PLC 技术[^2],AXIS 在此场景下可能涉及复杂的自动化控制逻辑。 ### 示例代码:使用 Pandas 处理数据时的 AXIS 参数 ```python import pandas as pd # 创建一个简单的 DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 删除列 B (axis=1 表示列操作) df_dropped = df.drop('B', axis=1) print(df_dropped) ```
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