Matplotlib 脊柱（坐标轴框架）自定义 | 数据可视化

简介

在本实验中，你将学习如何在 Matplotlib 中自定义脊柱（坐标轴框架）。脊柱是连接轴刻度标记并划定数据区域边界的线条。默认情况下，Matplotlib 在绘图的所有四条边上显示脊柱。但是，你可能需要自定义这些脊柱以更好地突出显示你的数据。

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如果你在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们将立即为你解决问题。

导入 Matplotlib 和 NumPy

首先，我们需要导入 Matplotlib 和 NumPy 库来创建我们的图表。我们将使用 NumPy 为我们的图表创建示例数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

创建示例数据

接下来，我们将使用 NumPy 为我们的图表创建示例数据。我们将在 0 到 2π之间生成 100 个数据点，并计算它们对应的正弦值。

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = 2 * np.sin(x)

创建子图

我们将创建三个子图来展示不同的脊柱（坐标轴框架）自定义设置。我们将使用紧凑布局来确保标签不会与坐标轴重叠。

fig, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=3, layout='constrained')

为四条边自定义脊柱（坐标轴框架）

在第一个子图中，我们将在绘图的四条边上都显示脊柱（坐标轴框架）。我们可以使用容器ax.spines来访问每个子图的脊柱（坐标轴框架）。然后，我们可以使用各种方法来自定义脊柱（坐标轴框架）。

ax0.plot(x, y)
ax0.set_title('Normal Spines')

为底部和左侧自定义脊柱（坐标轴框架）

在第二个子图中，我们将仅在绘图的底部和左侧显示脊柱（坐标轴框架）。我们可以使用set_visible方法隐藏绘图右侧和顶部的脊柱（坐标轴框架）。

ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Bottom-Left Spines')

## Hide the right and top spines
ax1.spines.right.set_visible(False)
ax1.spines.top.set_visible(False)

将脊柱（坐标轴框架）边界限制在数据范围内进行自定义

在第三个子图中，我们将显示边界被限制在数据范围内的脊柱（坐标轴框架）。我们可以使用set_bounds方法将每个脊柱（坐标轴框架）的范围限制在数据范围内。

ax2.plot(x, y)
ax2.set_title('Spines with Bounds Limited to Data Range')

## Only draw spines for the data range, not in the margins
ax2.spines.bottom.set_bounds(x.min(), x.max())
ax2.spines.left.set_bounds(y.min(), y.max())
## Hide the right and top spines
ax2.spines.right.set_visible(False)
ax2.spines.top.set_visible(False)

显示绘图

最后，我们将使用show方法显示绘图。

plt.show()

总结

在本实验中，你学习了如何在 Matplotlib 中自定义脊柱（坐标轴框架）。具体来说，你学习了如何在绘图的特定边上显示脊柱（坐标轴框架）、隐藏绘图特定边上的脊柱（坐标轴框架）以及将每个脊柱（坐标轴框架）的范围限制在数据范围内。通过自定义脊柱（坐标轴框架），你可以创建能更好地突出显示数据并提高其整体可读性的绘图。

自定义 Matplotlib 脊柱（坐标轴框架）

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