使用 Axisartist 创建自定义脊线

简介

本教程将向你展示如何使用 Matplotlib 库在特定位置创建自定义脊线。

虚拟机提示

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导入库

首先，我们需要为本教程导入必要的库。我们将使用 Matplotlib 和 NumPy。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits import axisartist

创建图形和子图

我们将使用 add_gridspec 方法创建一个包含两个子图的图形。

fig = plt.figure(figsize=(6, 3), layout="constrained")
gs = fig.add_gridspec(1, 2)

创建子图 1

在第一个子图中，我们将使用 axisartist.Axes 创建一条穿过 y = 0 的新轴。我们还将使其他脊线不可见。

ax0 = fig.add_subplot(gs[0, 0], axes_class=axisartist.Axes)
ax0.axis["y=0"] = ax0.new_floating_axis(nth_coord=0, value=0, axis_direction="bottom")
ax0.axis["y=0"].toggle(all=True)
ax0.axis["y=0"].label.set_text("y = 0")
ax0.axis["bottom", "top", "right"].set_visible(False)

创建子图 2

在第二个子图中，我们将使用 axisartist.axislines.AxesZero 自动创建 x 轴零点和 y 轴零点。我们将使其他脊线不可见，并将 x 轴零点设置为可见。

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 1], axes_class=axisartist.axislines.AxesZero)
ax1.axis["xzero"].set_visible(True)
ax1.axis["xzero"].label.set_text("Axis Zero")
ax1.axis["bottom", "top", "right"].set_visible(False)

绘制数据

既然我们已经创建了子图，那么我们可以使用 np.sin(x) 来绘制数据。

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
ax0.plot(x, np.sin(x))
ax1.plot(x, np.sin(x))

显示图形

最后，我们可以使用 plt.show() 来显示我们的图形。

plt.show()

总结

在本教程中，我们学习了如何使用 Matplotlib 库在特定位置创建自定义脊线。我们创建了一个包含两个子图的图形，并使用 axisartist.Axes 和 axisartist.axislines.AxesZero 来创建我们的脊线。我们还使其他脊线不可见，并将 x 轴零点设置为可见。最后，我们绘制了数据并显示了图形。