在matplotlib图中显示原点轴(x，y)
我有以下简单的图，我想显示原点轴(x，y)。我已经有了网格，但我需要强调x，y轴。
这是我的代码：
x = linspace(0.2,10,100)
plot(x, 1/x)
plot(x, log(x))
axis('equal')
grid()我已经看到了this的问题。公认的答案是建议使用"Axis spine“，并且只需链接到一些示例。然而，这个例子太复杂了，使用了子图。在我的简单示例中，我不知道如何使用"Axis spine“。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2014-09-05 23:31:42
使用subplots并不太复杂，脊椎可能会很复杂。
愚蠢而简单的方式：
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0.2,10,100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, 1/x)
ax.plot(x, np.log(x))
ax.set_aspect('equal')
ax.grid(True, which='both')
ax.axhline(y=0, color='k')
ax.axvline(x=0, color='k')我得到了：
(您看不到垂直轴，因为x下限为零。)
使用简单脊椎的替代方案
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0.2,10,100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, 1/x)
ax.plot(x, np.log(x))
ax.set_aspect('equal')
ax.grid(True, which='both')
# set the x-spine (see below for more info on `set_position`)
ax.spines['left'].set_position('zero')
# turn off the right spine/ticks
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.yaxis.tick_left()
# set the y-spine
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
# turn off the top spine/ticks
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.tick_bottom()
可选择使用seaborn (我最喜欢)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn
seaborn.set(style='ticks')
x = np.linspace(0.2,10,100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, 1/x)
ax.plot(x, np.log(x))
ax.set_aspect('equal')
ax.grid(True, which='both')
seaborn.despine(ax=ax, offset=0) # the important part here
使用脊椎的set_position方法
以下是set_position method of spines的文档
脊椎位置由(位置类型，数量)的2元组指定。职位类型包括：
- ‘out’：将脊椎从数据区域向外放置指定数量的点。(负值指定将
spine inward.)
- 'axes‘：将脊椎放置在指定的轴坐标处(from 0.0-1.0).
- 'data’：将脊椎放置在指定的数据坐标。
此外，速记符号定义了一个特殊的位置：
数据中心('axes',0.5)
- 'zero‘-> (’
- ‘，0.0) ->
所以你可以把左边的脊椎放在任何地方：
ax.spines['left'].set_position((system, poisition))
其中，system是“向外”、“轴”或“数据”，并且position位于该坐标系中的位置。
Stack Overflow用户
发布于 2021-01-18 23:20:59
对于那些想要像我一样搜索它的人，让我来回答这个(相当古老的)问题。尽管它建议所有工作解决方案，但我认为(唯一)提供的答案way太复杂了，当涉及到问题中描述的如此简单的情况时(注意:此方法需要您指定所有轴端点)。
我在matplotlib's pyplot上的one of the first tutorials中找到了一个简单有效的解决方案。在创建plot之后，添加以下行就足够了
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
如下例所示：
from matplotlib import pyplot as plt
xs = [1,2,3,4,5]
ys = [3,5,1,2,4]
plt.scatter(xs, ys)
plt.axis([0,6,0,6]) #this line does the job
plt.show()这将产生以下结果：
https://stackoverflow.com/questions/25689238
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