xlim函數全面解析

一、xlim函數是什麼?

xlim函數是Matplotlib圖形庫中的一個函數,它用於設置坐標軸的x軸極值,即設置x軸的上下限。

在Matplotlib的各種繪圖中,xlim函數都是必不可少的一個函數,對於畫出高質量的圖表非常重要。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    x = np.linspace(-5, 5, 100)
    y = np.sin(x)

    plt.plot(x, y, label='sin(x)')
    plt.xlim(-3, 3) # 設置x軸範圍
    plt.legend()
    plt.show()

二、xlim函數的參數

xlim函數有兩個參數:left和right。函數僅設置x軸的上下限範圍,而不改變其他的坐標軸屬性,如ticks設置、ticks名稱、ticks屬性等。

left和right都是數值類型的參數,表示了x軸的極限值,其中left參數是左側x軸的極限值,right參數是右側x軸的極限值。

    plt.xlim(left=0, right=10)

三、xlim函數的用途

1、將x軸的範圍限制在一定的範圍內

當我們的數據中有一部分數據過於異常,可能會導致繪圖時整個圖表的比例變得不合適,許多細節信息也難以看清。

此時,可以使用xlim函數將x軸範圍限制在一定的範圍內,使得異常數據得到過濾,同時也可以更加清晰的觀察數據的細節變化。

    plt.plot(x, y, label='sin(x)')
    plt.xlim(-3, 3) # 設置x軸範圍
    plt.legend()
    plt.show()

2、比較不同數據之間的區別

xlim函數不僅可以限制單個數據的範圍,還可以限制多個數據的範圍。使用xlim函數,我們可以更加清晰的比較不同數據之間的區別。

    y1 = np.sin(x)
    y2 = np.cos(x)
    
    plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
    plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
    plt.xlim(-4, 4) # 設置x軸範圍
    plt.legend()
    plt.show()

3、展示圖表的局限性

當數據的範圍較大時,如果不限制範圍,很可能導致整個圖表的比例失衡,一些重要信息被淹沒在海量的數據中。此時,xlim函數可以展示圖表的局限性。

    data = np.random.normal(size=1000)

    plt.hist(data, bins=50)
    plt.xlim(-4, 4) # 設置x軸範圍
    plt.show()

四、xlim函數的擴展

1、和ylim函數配合使用

ylim函數和xlim函數相似,它們都可以限制圖表對應軸的範圍。當需要限制多個軸的範圍時,可以配合使用xlim函數和ylim函數。

    y = np.linspace(-1, 1, 100)
    x = np.sin(np.pi * y)

    plt.plot(x, y, label='x=sin(y)')
    plt.xlim(-1.5, 1.5) # 設置x軸範圍
    plt.ylim(-1.5, 1.5) # 設置y軸範圍
    plt.legend()
    plt.show()

2、增加數值的精度

除了限制x軸範圍外,xlim函數還可以增加數值的精度。為了更加清晰地表示數值,可以將精度適當調高。

    x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 200)
    y = np.sin(x)

    plt.plot(x, y)
    plt.xlim(-2*np.pi, 2*np.pi) # 設置x軸範圍
    plt.xticks([-2*np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2*np.pi],
               [r'$-2\pi$', r'$-\pi$', r'$0$', r'$\pi$', r'$2\pi$']) # 設置x軸刻度
    plt.show()

五、總結

xlim函數是Matplotlib圖形庫中非常重要的一個函數,使用它能夠限制坐標軸的x軸範圍,使得圖表更加合適,更加清晰。xlim函數有兩個參數left和right,分別控制x軸的左右範圍。xlim函數可以和ylim函數配合使用,同時可以增加數值的精度。

原創文章,作者:FABAI,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/334782.html

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