如何在 Matplotlib 中设置轴限制？

问题描述：

我需要帮助来设置 matplotlib 上 y 轴的限制。这是我尝试过的代码，但没有成功。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1, figsize = (8.5,11))
plt.suptitle('plot title')
ax = []
aPlot = plt.subplot(321, axisbg = 'w', title = "Year 1")
ax.append(aPlot)
plt.plot(paramValues,plotDataPrice[0], color = '#340B8C', 
     marker = 'o', ms = 5, mfc = '#EB1717')
plt.xticks(paramValues)
plt.ylabel('Average Price')
plt.xlabel('Mark-up')
plt.grid(True)
plt.ylim((25,250))

根据我为此图提供的数据，我得到 y 轴的限制为 20 和 200。但是，我希望限制为 20 和 250。

解决方案 1：

通过 获取当前轴plt.gca()，然后设置其限制：

ax = plt.gca()
ax.set_xlim([xmin, xmax])
ax.set_ylim([ymin, ymax])

解决方案 2：

您可以做的一件事是使用 matplotlib.pyplot.axis 自行设置轴范围。

matplotlib.pyplot.axis

from matplotlib import pyplot as plt
plt.axis([0, 10, 0, 20])

0,10 为 x 轴范围。0,20 为 y 轴范围。

或者您也可以使用 matplotlib.pyplot.xlim 或 matplotlib.pyplot.ylim

matplotlib.pyplot.ylim

plt.ylim(-2, 2)
plt.xlim(0,10)

解决方案 3：

另一个解决方法是获取绘图的轴并重新分配仅改变 y 值：

x1,x2,y1,y2 = plt.axis()  
plt.axis((x1,x2,25,250))

解决方案 4：

你可以实例化一个对象matplotlib.pyplot.axes并调用set_ylim()它。它会像这样：

import matplotlib.pyplot as plt
axes = plt.axes()
axes.set_ylim([0, 1])

解决方案 5：

仅用于微调。如果您只想设置轴的其中一个边界，而让另一个边界保持不变，则可以选择以下一个或多个语句

plt.xlim(right=xmax) #xmax is your value
plt.xlim(left=xmin) #xmin is your value
plt.ylim(top=ymax) #ymax is your value
plt.ylim(bottom=ymin) #ymin is your value

查看xlim和ylim的文档

解决方案 6：

这至少在 matplotlib 版本 2.2.2 中有效：

plt.axis([None, None, 0, 100])

这可能是设置例如 xmin 和 ymax 等的好方法。

解决方案 7：

补充@Hima 的回答，如果您想修改当前的 x 或 y 限制，您可以使用以下命令。

import numpy as np # you probably alredy do this so no extra overhead
fig, axes = plt.subplot()
axes.plot(data[:,0], data[:,1])
xlim = axes.get_xlim()
# example of how to zoomout by a factor of 0.1
factor = 0.1 
new_xlim = (xlim[0] + xlim[1])/2 + np.array((-0.5, 0.5)) * (xlim[1] - xlim[0]) * (1 + factor) 
axes.set_xlim(new_xlim)

当我想从默认绘图设置中稍微缩小或放大时，我发现这特别有用。

解决方案 8：

这应该可行。您的代码对我有用，对 Tamás 和 Manoj Govindan 也一样。看起来您可以尝试更新 Matplotlib。如果您无法更新 Matplotlib（例如，如果您没有足够的管理权限），也许使用不同的后端matplotlib.use()可能会有所帮助。

解决方案 9：

我们可以使用plt.xlim()和plt.ylim()。

查看下面的代码以正确理解它。

x = np.array([1,2,5,4,8])
fig = plt.figure(figsize=(5,5))

plt.plot(x,x**2, label='Square', marker='*')
plt.plot(x,x**3, label='Cube', marker='o')
plt.xlim(1,20)
plt.ylim(1,600)
plt.legend()
plt.show()

输出如下图所示。

解决方案 10：

ylim可以使用 进行设置Axes.set()。事实上，可以通过 设置大量属性set()，例如刻度、刻度标签、标签、标题等（这些属性在 OP 中单独设置）。

ax = plt.gca()
ax.set(ylim=(20, 250), xlim=(0, 100))

再次，ylim（和其他属性）也可以在实例中设置plt.subplot。对于 OP 中的情况，这将是

aPlot = plt.subplot(321, facecolor='w', title="Year 1", ylim=(20,250), xticks=paramValues, ylabel='Average Price', xlabel='Mark-up')
#                                                       ^^^^  <---- ylim here
plt.plot(paramValues, plotDataPrice[0], color='#340B8C', marker='o', ms=5, mfc='#EB1717');

要设置ylim多个子图（和其他属性），请使用plt.setp。例如，如果我们在 OP 的代码中包含另外 2 个子图，并且如果我们想为所有子图设置相同的属性，一种方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import random

plt.figure(1, figsize = (8.5,11))
plt.suptitle('plot title')
ax = []
paramValues = range(10)
for i in range(1, 4):
    aPlot = plt.subplot(3,2,i, title=f"Year {i}")
    ax.append(aPlot)
    aPlot.plot(paramValues, [random.randint(20,200) for _ in paramValues], color='#340B8C', marker='o', ms=5, mfc='#EB1717')
    aPlot.grid(True);

plt.setp(ax, ylim=(20,250), facecolor='w', xticks=paramValues, ylabel='Average Price', xlabel='Mark-up')
#            ^^^^  <---- ylim here
plt.tight_layout();