技术标签: Matplotlib 学习 python 机器学习
本人在学习C语言中文网的matplotlib教程时,看到了以下的代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))
x = np.arange(1,5)
axes[0].plot( x, np.exp(x))
axes[0].plot(x,x**2)
axes[0].set_title("Normal scale")
axes[1].plot (x, np.exp(x))
axes[1].plot(x, x**2)
#设置y轴
axes[1].set_yscale("log")
axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)")
axes[0].set_xlabel("x axis")
axes[0].set_ylabel("y axis")
axes[0].xaxis.labelpad = 10
#设置x、y轴标签
axes[1].set_xlabel("x axis")
axes[1].set_ylabel("y axis")
plt.show()
除了axes[0].xaxis.labelpad = 10这一行代码我看不懂,其他的我都能看懂,于是乎我就在网上搜索良久,几乎没什么人发过,于是我自己再试了试,可算知道这个属性是啥意思了。
以x坐标轴为例,如果是y坐标轴,就把xaxis替换为yaxis、xlabel替换为ylabel来理解。
首先labelpad这个参数就是用来指定坐标轴标签的位置的,其次这个参数既可以通过axes.xaxis.labelpad调用,也可以通过在定义坐标轴时直接指定,代码语法示例axes[0].set_xlabel("x axis", labelpad=10)。
因此上面的代码等效于下面的代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))
x = np.arange(1,5)
axes[0].plot( x, np.exp(x))
axes[0].plot(x,x**2)
axes[0].set_title("Normal scale")
axes[1].plot (x, np.exp(x))
axes[1].plot(x, x**2)
#设置y轴
axes[1].set_yscale("log")
axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)")
axes[0].set_xlabel("x axis",labelpad = 10) #已改动
axes[0].set_ylabel("y axis")
#axes[0].xaxis.labelpad = 10 #已注释
#设置x、y轴标签
axes[1].set_xlabel("x axis")
axes[1].set_ylabel("y axis")
plt.show()
既然该参数表示坐标轴标签的位置坐标,那么肯定有正负之分,当取值为复数时,标签就落到图域里去了。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))
x = np.arange(1,5)
axes[0].plot( x, np.exp(x))
axes[0].plot(x,x**2)
axes[0].set_title("Normal scale")
axes[1].plot (x, np.exp(x))
axes[1].plot(x, x**2)
#设置y轴
axes[1].set_yscale("log")
axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)")
axes[0].set_xlabel("x axis",labelpad = 10) #已改动
axes[0].set_ylabel("y axis")
axes[0].xaxis.labelpad = -50 #取消注释,再次取负值,labelpad的10被替换为-50
#设置x、y轴标签
axes[1].set_xlabel("x axis")
axes[1].set_ylabel("y axis")
plt.show()
上面的代码运行后,输出的图片如下。
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