Python如何利用matplotlib设置坐标轴标签-群英

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在这篇文章中，我们来学习一下“Python如何利用matplotlib设置坐标轴标签”的相关知识，下文有详细的讲解，易于大家学习和理解，有需要的朋友可以借鉴参考，下面就请大家跟着小编的思路一起来学习一下吧。

　　坐标轴对数据可视化效果有着直接的影响。坐标轴的刻度范围过大或过小、刻度标签过多或过少，都会导致图形显示的比例不够理想。本节将对坐标轴的刻度、刻度范围和刻度标签的设置进行讲解。

　　matplotlib提供了设置x轴和y轴标签的方式，下面分别进行介绍。

　　1、设置x轴的标签

　　matplotlib中可以直接使用pyplot模块的xlabel()函数设置x轴的标签，xlabel()函数的语法格式如下所示：

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

　　该函数各参数含义如下。

　　·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：表示标签与坐标轴边框(包括刻度和刻度标签)的距离。

　　此外，Axes对象使用set_xlabel()方法也可以设置x轴的标签。

　　2、设置y轴的标签

　　matplotlib中可以直接使用pyplot模块的ylabel()函数设置y轴的标签，ylabel()函数的语法格式如下所示：

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

　　该函数的ylabel参数表示y轴标签的文本，其余参数与xlabel()函数的参数的含义相同。此处不再赘述。此外，Axes对象使用set_ylabel()方法也可以设置y轴的标签。

　　假设现在有一个包含正弦曲线和余弦曲线的图表，该图表中设置x轴和y轴的标签，具体代码如下。

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")
plt.show()

　　运行程序，效果如图3-3所示。

正弦和余弦曲线图——设置坐标轴标签