图像的坐标轴上包含了以下多种元素 1. axis lines,坐标轴的轴线 2. axis labels,坐标轴的标题 3. ticks,刻度线 4. ticklabels,刻度线上的标签 之前的文章中介绍了修改默认情况下,matplotlib绘
图像的坐标轴上包含了以下多种元素
1. axis lines,坐标轴的轴线
2. axis labels,坐标轴的标题
3. ticks,刻度线
4. ticklabels,刻度线上的标签
之前的文章中介绍了修改默认情况下,matplotlib绘制的图片都是有一个正方形的方框,示意如下
axes对象的常见方法可以对坐标轴的标签,刻度,刻度标签等元素进行调整,而对这个坐标轴轴线的调整则需要借助spines对象来实现,用法如下
>>> fig, ax = plt.subplots()>>> ax.plot([1, 2, 3, 4])
>>> ax.spines['top'].set_color(None)
>>> ax.spines['right'].set_color(None)
>>> plt.show()
输出结果如下
图像的上下左右四个边框分别对应spines的top, bottom, left, right4个key的值,将其颜色设置为None,就可以起到隐藏对应边框的作用,当然也可以使用set_visiable方法来实现相同的效果,代码如下
>>> fig, ax = plt.subplots()>>> ax.plot([1, 2, 3, 4])
>>> ax.spines['top'].set_visible(False)
>>> ax.spines['right'].set_visible(False)
>>> plt.show()
除了对颜色进行设置,还有一种常见用法是对位置进行设置,用法如下
>>> fig, ax = plt.subplots()>>> ax.plot([1, 2, 3, 4])
>>> ax.spines['right'].set_color(None)
>>> ax.spines['top'].set_color(None)
>>> ax.spines['left'].set_position('center')
>>> ax.spines['bottom'].set_position('center')
>>> plt.show()
输出结果如下
通过axes的spine属性可以方便的调整坐标轴轴线的属性。
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