本系列文章配套代码获取有以下两种途径：
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通过百度网盘获取：
链接：https://pan.baidu.com/s/1jG-rGG4QMuZu0t0kEEl7SA?pwd=mnsj提取码：mnsj
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前往GitHub获取：
https://github.com/returu/Data_Visualization当各子图均共享了xy轴时，为了图表显示效果，可能需要对子图坐标轴样式进行设置，本文将介绍一些常用函数。
首先，可以使用ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel()分别设置x轴、y轴坐标标签，使用ax.set_title()函数设置标题。上述函数的参数与之前介绍的xlabel()、ylabel()、title()函数一致，具体内容可以查看之前文章，这里就不做过多介绍了。
tick_params()函数：
使用tick_params()函数对坐标轴刻度进行自定义设置，函数语法如下：
tick_params(axis='both', **kwargs)
常用参数如下所示：
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axis: 可选”x”,”y”,”both”(默认)，分别代表，对x轴操作、对y轴操作、对两个轴都操作。 -
direction: 可选”in”,”out”,”inout”，分别代表，刻度线显示在坐标轴里面，坐标轴外边，双边。 -
length: 刻度线长度； -
color: 刻度线颜色； -
width: 刻度线宽度； -
pad: 刻度线与刻度标签之间的间隔； -
bottom, top, left, right: 四个参数对应四个边框，True表示显示对应边框上的刻度线，False代表不显示，默认True。 -
labelbottom, labeltop, labelleft, labelright: 与上面四个对应，代表的是四个边框上的类标的设置，True代表显示对应边框上的类标，False代表不显示； -
labelsize: 类标大小，可取“medium”,”large”,”small”，也可取浮点型数值； -
labelrotation: 旋转类标角度。
x = np.linspace(0 , 10 , 100)
plt.figure(figsize=(8,8))
ax1 = plt.subplot(2,2,1)
ax1.set_title("子图1", color='b')
ax1.plot(x+5,np.power(x,1)*8)
ax1.tick_params('x',labelbottom=False,bottom=False) # 取消刻度标签+刻度线
ax1.set_ylabel('Y轴', fontsize=12 , fontweight='bold', color='m') # 设置y轴坐标标签
ax2 = plt.subplot(2,2,2, sharex=ax1, sharey=ax1)
ax2.set_title("子图2", color='b')
ax2.plot(x+8,np.power(x,2)+20)
ax2.tick_params('both',labelbottom=False,labelleft=False,bottom=False,left=False) # 取消刻度标签+刻度线
ax3 = plt.subplot(2,2,3, sharex=ax1, sharey=ax1)
ax3.set_title("子图3", color='b')
ax3.plot(x*2,np.power(x,0.5)*30)
ax3.set_ylabel('Y轴', fontsize=12 , fontweight='bold', color='m') # 设置y轴坐标标签
ax3.set_xlabel('X轴', fontsize=12 , fontweight='bold', color='m') # 设置x轴坐标标签
ax4 = plt.subplot(2,2,4, sharex=ax1, sharey=ax1)
ax4.set_title("子图4", color='b')
ax4.plot(x,np.power(x,4)/100)
ax4.tick_params('y',labelleft=False,left=False) # 取消刻度标签+刻度线
ax4.set_xlabel('X轴', fontsize=12 , fontweight='bold', color='m') # 设置x轴坐标标签
plt.suptitle("设置坐标轴样式" , color='r' , fontsize=14 , fontweight='bold') # 设置主标题
plt.show()
可视化效果如下图所示：
spines()函数：
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样式设置：
# 将左轴脊的线型设置为‘dotted’，线宽设置为2
ax.spines['left'].set_linestyle('dotted')
ax.spines['left'].set_linewidth(2)-
边框线颜色设置：
# 将左轴脊和下轴脊线颜色设置为蓝色
ax.spines['left'].set_color('blue')
ax.spines['bottom'].set_color('blue')
# 将所有轴脊的颜色设为绿色
ax.spines[:].set_color('green')
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调整刻度线位置：
# 对左轴脊进行位置调整
ax.spines['left'].set_position(('outward', 10))
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‘outward’：表示将轴脊置于移出数据区域指定点数的位置； -
‘axes’：表示将轴脊置于指定的坐标系中(0.0～1.0)； -
‘data’：表示将轴脊置于指定的数据坐标的位置；
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‘center’：值为(‘axes’,0.5)； -
‘zero’：值为(‘data’,0.0)。
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轴脊显示：
# 隐藏上轴脊和右轴脊
ax.spines[['top','right']].set_visible(False)
x = np.linspace(0 , 10 , 100)
fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=(8,8))
ax[0,0].set_title("子图1", color='b')
ax[0,0].plot(x+5,np.power(x,1)*8)
ax[0,0].spines['left'].set_linestyle('dotted') # 样式设置——线型设置
ax[0,0].spines['bottom'].set_linewidth(2) # 样式设置——线宽设置
ax[0,1].set_title("子图2", color='b')
ax[0,1].plot(x+8,np.power(x,2)+20)
ax[0,1].spines['bottom'].set_position(('data', 20)) # 将下边框线的位置设为y=20的位置
ax[1,0].set_title("子图3", color='b')
ax[1,0].plot(x*2,np.power(x,0.5)*30)
ax[1,0].spines[:].set_color('r') # 将所有边框线的颜色设为红色
ax[1,1].set_title("子图4", color='b')
ax[1,1].plot(x,np.power(x,4)/100)
ax[1,1].spines['left'].set_position(('center')) # 调整刻度线位置
ax[1,1].spines['bottom'].set_position(('outward',-70)) # 调整刻度线位置
ax[1,1].spines[['top','right']].set_visible(False) # 隐藏上轴脊和右轴脊
plt.suptitle("spines()函数" , color='r' , fontsize=14 , fontweight='bold') # 设置主标题
plt.show()
更多内容可以前往官网查看：
https://matplotlib.org/stable/
本篇文章来源于微信公众号: 码农设计师
