数据可视化（matplotlib）-------辅助图标的设置

一、认识图表常用的辅助元素

坐标轴

二、设置坐标轴的标签、刻度范围和刻度标签

（一）、设置坐标轴的标签

1、xlabel()------设置x轴标签

2、ylabel()------设置y轴标签

（二) 、设置刻度范围和刻度标签

1、xlim()和ylim()函数分别可以设置或获取x轴和y轴的刻度范围

2、xticks()或yticks()函数可以设置x轴或y轴的刻度线位置和刻度标签。

案例

三、添加标题和图例

（一）、title()函数可以添加图表标题

（二）、legend()函数可以为图表添加图例

四、显示网格

显示指定样式的网格-----grid()函数显示图表中的网格

五、添加参考线和参考区域

1、axhline()函数可以为图表添加水平参考线

2、axvline()函数可以为图表添加垂直参考线

(二）、参考区域

1、axhspan()函数可以为图表添加水平参考区域

2、axvspan()函数可以为图表添加垂直参考区域

一、认识图表常用的辅助元素

坐标轴：分为单坐标轴和双坐标轴，单坐标轴按不同的方向又可分为水平坐标轴（又称x轴）和垂直坐标轴（又称y轴）。

标题：表示图表的说明性文本。

图例：用于指出图表中各组图形采用的标识方式。

网格：从坐标轴刻度开始的、贯穿绘图区域的若干条线，用于作为估算图形所示值的标准。

参考线：标记坐标轴上特殊值的一条直线。

参考区域：标记坐标轴上特殊范围的一块区域。

注释文本：表示对图形的一些注释和说明。

表格：用于强调比较难理解数据的表格。

坐标轴

坐标轴是由刻度标签、刻度线（主刻度线和次刻度线）、轴脊和坐标轴标签组成。

“x轴”为坐标轴的标签。

“0”~“7”均为刻度标签。

“0”~“7”对应的短竖线为刻度线，且为主刻度线。

刻度线上方的横线为轴脊。

matplotlib中的次刻度线默认是隐藏的。

二、设置坐标轴的标签、刻度范围和刻度标签

（一）、设置坐标轴的标签

1、xlabel()------设置x轴标签

xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, **kwargs)

xlabel：表示x轴标签的文本。

fontdict：表示控制标签文本样式的字典。

labelpad：表示标签与x轴轴脊间的距离。

2、ylabel()------设置y轴标签

ylabel(ylabel, fontdict=None, labelpad=None, **kwargs)

ylabel：表示y轴标签的文本。

fontdict：表示控制标签文本样式的字典。

labelpad：表示标签与y轴轴脊间的距离。

注：Axes对象使用set_xlabel()方法可以设置x轴的标签，使用set_ylabel()方法可以设置y轴的标签。set_xlabel()、set_ylabel()方法与xlabel()、ylabel()函数的参数用法相同。

（二) 、设置刻度范围和刻度标签

坐标轴的刻度范围取决于数据中的最大值和最小值。

例子：

若没有指定任何数据，x轴和y轴的刻度范围为0.05~1.05，刻度标签为[-0.2, 0. 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. 0, 1.2]；

若指定了数据，刻度范围和刻度标签会随着数据的变化而变化。

1、xlim()和ylim()函数分别可以设置或获取x轴和y轴的刻度范围

xlim(left=None, right=None, emit=True, auto=False, *, xmin=None, xmax=None)

left:表示x轴刻度取值区间的左位数。

right:表示x轴刻度取值区间的右位数。

emit:表示是否通知限制变化的观察者，默认为True。

auto：表示是否允许自动缩放x轴，默认为True。

注：此外，Axes对象可以使用set_xlim()或set_ylim()方法设置x轴或y轴的刻度范围。

2、xticks()或yticks()函数可以设置x轴或y轴的刻度线位置和刻度标签。

xticks(ticks=None, labels=None, **kwargs)

ticks：表示刻度显示的位置列表，该参数可以设置为空列表，以此禁用x轴的刻度。

labels：表示指定位置刻度的标签列表。

注:此外，Axes对象可以使用set_xticks()或set_yticks()方法设置x轴或y轴的刻度线位置，使用set_xticklabels()或set_yticklabels()方法设置x轴或y轴的刻度标签。

案例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1, x, y2)
# 设置 x 轴和 y 轴的标签
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
# 设置 x 轴的刻度范围和刻度标签
plt.xlim(-4, 4)
# matplotlib有自己特殊的标记符，都是用$$括起来,字符串前要加个r(取消转义)
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$',r'$0$', r'$\pi/2$', r'$\pi$'])
plt.show()