Python图表绘制进击，一文学会如何调整刻度范围和刻度标签

熟悉Python的朋友，一定对matplotlib库很熟悉了，作为Python经典的数据可视化库，在Python绘图中是很多人的首选，原因在于其功能强大的绘图函数，最近咱们一直在聊matplotlib库中与绘图相关的函数，相信大家已经学会了很多函数的使用方法，已经能够绘制自己所需的图表，今天咱们再深度聊聊和Python数据化图表相关的知识点。

咱们今天所聊的内容就是关于图表的刻度范围调整和刻度标签相关的东东！

刻度范围，大家都比较熟悉啦，就是图表中绘图区域中坐标轴的取值范围区间，包括x轴和y轴的取值区间，而且刻度范围是否合适直接决定绘图区域中图形所展示的效果的优劣，同样，对于刻度标签的样式也同样对图表可视化的效果的优劣有所影响。

如果我们根据具体的数据结构和数据形式采用合适的刻度标签样式，那么咱们不仅可以将数据本身的特点很好的展现出来，而且也可以让可视化效果变得更加理想。

好啦，说了这么多关于刻度范围调整和刻度标签样式的好处，那么可能有朋友会问了，在Python数据可视化图表中如何进行刻度范围调整和刻度标签样式的绘制呢？

下面咱们就先举个“栗子”，大家一起来直观感受一下吧：

上面就是咱们所编写的关于进行刻度范围调整和刻度标签设置的方法，下面咱们一起来解析一下上面的代码，可以看出，上面咱们为了能够对刻度范围和刻度标签调整有个直观的效果，咱们采用了上下绘制对标的形式。

首先咱们来聊一下第9行和第15行所调用的subplot()函数，这个函数是一个子区间函数，也就是说通过设置该函数可将图表显示在特定的位置，subplot()函数是专门用来绘制集合形状相同的网格区域，也就是将咱们所绘制图表的画布分成若干个子画布，这些子画布就构成了矩形绘图区域，然后在这些绘图区域上分别进行图形绘制，比如第9行的subplot(211)和第15行的subplot(212)是指首先在画布上分隔出一个2行1列的画布格式，然后在2行1列的画布所分隔的两个位置上分别绘制图形1和图形2。

上面代码第18行所调用的xlim()函数是用于设置x轴的刻度范围的，也就是说咱们通过xlim()函数对坐标轴的刻度范围进行了调整。

第21行所调用的xticks()函数是用来改变刻度标签的，具体来说，就是将刻度标签变成以圆周率为单位的刻度标签，是的图形内容更加便于理解和观察，通过内部的参数设置情况，可以看到咱们是通过利用matplotlib库自带的TeX的功能实现渲染文本内容的需要，通过使用r”$$”模式，将LaTeX的表达式\pi嵌入r’$$’中的“$”之间。对于r”$text\pi$”中的非数学表达式文本text会以斜体形式输出，且最终输出时就会呈现印刷体格式的文档效果。而在字符串前面的“r”的含义大家应该比较清楚了，在Python中它表示后面的字符串是raw strings，字符串按照TeX规范进行解析。

好啦，上面就是咱们对于所编写的进行刻度范围和刻度标签调整的代码的解析，下面咱们就调用Python解释器运行一下上面代码来看一下最终图表的效果吧：

运行上面指令就可得到如下的图表效果：

通过上面咱们绘制生成的图表的对比，可以明显看到进行刻度范围和刻度标签调整后的图表更加直观且效果更好，好啦，上面就是咱们所聊的关于刻度范围和刻度标签调整的全部，希望大家能够学会这种小技巧，并用在以后自己的工作中。今天咱们就聊到这吧，下次再见哦！

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