Python数据分析入门（二十四）：绘图分析——Axes容器

喜欢ヅ旅行 2023-01-14 11:54 145阅读 0赞

# Axes容器： #

`Axes`容器是用来创建具体的图形的。比如画曲线，柱状图，都是画在上面。所以之前我们学的使用`plt.xx`绘制各种图形（比如条形图，直方图，散点图等）都是对`Axes`的封装。比如`plt.plot`对应的是`axes.plot`，比如`plt.hist`对应的是`axes.hist`。针对图的所有操作，都可以在`Axes`上找到对应的`API`。另外后面要讲到的`Axis`容器，是轴的对象，也是绑定在`Axes`上面。

**Axes的类定义介绍：**[https://matplotlib.org/api/axes\_api.html\#matplotlib.axes.Axes][https_matplotlib.org_api_axes_api.html_matplotlib.axes.Axes]

### 1. 设置x和y轴的最大值和最小值： ###

设置完刻度后，我们还可以设置x轴和y轴的最大值和最小值。可以通过`set_xlim/set_ylim`来实现：

fig = plt.figure()  
    axes = fig.add_subplot(111)  
    axes.plot(np.random.randn(10))
    
    # 设置x轴的最大值和最小值
    axes.set_xlim(-2,12)
    
    # 设置y轴的最大值和最小值
    axes.set_ylim(-3,3)

### 2. 添加文本： ###

之前添加文本我们用的是`annotate`，但是如果不是需要做注释，其实还有另外一种更加简单的方式，那就是使用`text`方法：

data = np.random.randn(10)
    fig = plt.figure()
    axes = fig.add_subplot(111)
    axes.plot(data)
    # 添加文本，比annotate更加方便
    axes.text(0,0,"hello")

### 3. 绘制双Y轴： ###

fig = plt.figure()
    ax1 = fig.add_subplot(211)
    ax1.bar(np.arange(0,10,2),np.random.rand(5))
    ax1.set_yticks(np.arange(0,1,0.25))
    ax2 = ax1.twinx() #克隆一个共享x轴的axes对象
    ax2.plot(np.random.randn(10),c="b")
    plt.show()

效果图如下：

![bcb94021b04dd49b66de8f7f452dc49d.png][]

[https_matplotlib.org_api_axes_api.html_matplotlib.axes.Axes]: https://matplotlib.org/api/axes_api.html#matplotlib.axes.Axes
[bcb94021b04dd49b66de8f7f452dc49d.png]: /images/20221022/eb83edf049d84399b2a22a4e41de7132.png