这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么在python中利用Matplotlib改变坐标轴的默认位置，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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使用Matplotlib绘制的图表的默认坐标轴是在左下角的，这样对于一些函数的显示不是非常方便，要改变坐标轴的默认显示方式主要要使用gca()方法

plt.gca()表示 Get current axis，使用这个方法我们可以获得整张图表的坐标对象，这样我们就可以对坐标进行处理了，像移动位置，设置颜色之类的，类似plt.gcf()这个是 Get current figure 即获得当前图表的图像，对图像进行处理。

我们可以定义一个变量接收这个值：

ax = plt.gca()

接下来还要了解一个方法 ：spine() 这个单词的意思是脊梁，我的理解就是包围图表的线条，例如：

其余的两条边也是一样的道理，那么，如果我们要移动坐标到中心点，那么我们可以移动其中的两条边，并隐藏两条边即可：

ax.spines[‘right'].set_color(‘none')
ax.spines[‘top'].set_color(‘none')

ax.xaxis.set_ticks_position(‘bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position(‘left')

这时候做坐标轴只剩下两条线，接下来就是指定x轴以及y轴的绑定：

ax.spines[‘bottom'].set_position((‘data', 0))
ax.spines[‘left'].set_position((‘data', 0))

这样写的结果是将x，y轴绑定到特定位置，至于这两个的值，其实试几次就好理解了，上面的这种情况是坐标轴的交点是(0, 0),如果改成：

ax.spines[‘bottom'].set_position((‘data', 0))
ax.spines[‘left'].set_position((‘data', 1))

这样两个坐标轴的交点就是(1,0).

完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = 0.5 * x
y2 = x * x

plt.figure()
plt.xlabel('X axis...')
plt.ylabel('Y axis...') #设置坐标轴的文字标签

ax = plt.gca() # get current axis 获得坐标轴对象

ax.spines['right'].set_color('none') 
ax.spines['top'].set_color('none') # 将右边 上边的两条边颜色设置为空 其实就相当于抹掉这两条边

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') 
ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 指定下边的边作为 x 轴 指定左边的边为 y 轴

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) #指定 data 设置的bottom(也就是指定的x轴)绑定到y轴的0这个点上
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

plt.plot(x, y1, linestyle='--')
plt.plot(x, y2)

plt.show()

效果如下：

上述就是小编为大家分享的怎么在python中利用Matplotlib改变坐标轴的默认位置了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

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