189 8069 5689
设置x轴相同，不同的y轴刻度：import matplotlib.pyplot as plt，plt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi']，names = ['张麻子', '李麻子', '王麻子', '孙麻子']，values = [15, 12, 14, 18]，# 用plt.subplots来初始化一个figure(画布) 和 2个axes(图表)，并且定义背景颜色为白色，dpi为100，fig, [[ax1, ax2], [ax3, ax4]] = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True, facecolor='white', figsize=(9, 5), dpi=100)，fig.suptitle('这里有四个麻匪')，ax1.bar(names, values, color='b', alpha=0.3) # 画第一幅图，ax2.scatter(names, values, color='r') # 画第二幅图，ax3.plot(names, values, color='y', alpha=0.8) # 画第三幅图，ax4.bar(names, values, color='c', alpha=0.5) # 画第四幅图，fig.show()。
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控制哪些坐标轴出现在图中在这一部分里，pylab中并没有接口直接控制哪些坐标轴，因此需要利用函数gca。由于python的哲学是一切皆对象，实际上gca的用处并不大。我们这里为了让整个编程看起来就像一些命令的排列，就使用这个函数。
1，xlable,ylable设置x，y轴的标题文字。
2，title设置标题。
3，xlim,ylim设置x,y轴显示范围。
plt.show()显示绘图窗口，通常情况下，show（）会阻碍程序运行，带-wthread等参数的环境下，窗口不会关闭。
plt.saveFig（）保存图像。
面向对象绘图
1，当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。
subplot()绘制包含多个图表的子图。
configure subplots,可调节子图与图表边框距离。
可以通过修改配置文件更改对象属性。
图标显示中文
1，在程序中直接指定字体。
2， 在程序开始修改配置字典reParams.
3，修改配置文件。
Artist对象
1，图标的绘制领域。
2，如何在FigureCanvas对象上绘图。
3，如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。
FigureCanvas和Render处理底层图像操作，Artist处理高层结构。
分为简单对象和容器对象，简单的Aritist是标准的绘图元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象，使他们构成一个整体，例如Axis,Axes,Figure等。
直接创建Artist对象进项绘图操作步奏：
1，创建Figure对象（通过figure（）函数，会进行许多初始化操作，不建议直接创建。）
2，为Figure对象创建一个或多个Axes对象。
3，调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。
Figure容器
如何找到指定的Artist对象。
1，可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。
2，可使用for循环添加栅格。
3，可通过transform修改坐标原点。
Axes容器
1，patch修改背景。
2，包含坐标轴，坐标网格，刻度标签，坐标轴标题等内容。
3，get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。
1，可对曲线进行插值。
2，fill_between()绘制交点。
3，坐标变换。
4，绘制阴影。
5，添加注释。
1，绘制直方图的函数是
2，箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位
数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分
布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
3，饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份，每一份的角度（即面积）等价于每个观察
值的大小。
4,散点图
5,QQ图
低层绘图函数
类似于barplot()，dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点，来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。
在这一节中，我们会描述一些低层的绘图函数，用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字；最后讲一下怎么修改一些基本的图形。
绘图区域与边界
R在绘图时，将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像，在此区域内R根据数据选择一个坐标系，通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区，从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内，按照从内到外的行数先后显示。
添加对象
在绘制的图像上还可以继续添加若干对象，下面是几个有用的函数，以及对其功能的说明。
•points(x, y, ...)，添加点
•lines(x, y, ...)，添加线段
•text(x, y, labels, ...)，添加文字
•abline(a, b, ...)，添加直线y=a+bx
•abline(h=y, ...)，添加水平线
•abline(v=x, ...)，添加垂直线
•polygon(x, y, ...)，添加一个闭合的多边形
•segments(x0, y0, x1, y1, ...)，画线段
•arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，画箭头
•symbols(x, y, ...)，添加各种符号
•legend(x, y, legend, ...)，添加图列说明
在 python 中使用 matplotlib 绘制散点图时，可以使用 xtick.set_rotation() 函数来设置 x 轴刻度标签的旋转角度。例如，要将 x 轴刻度标签倾斜 45 度，可以使用以下代码：
Copy code
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 获取 x 轴的刻度对象
xticks = plt.gca().get_xticks()
# 设置 x 轴刻度标签的旋转角度
plt.gca().set_xticklabels(xticks, rotation=45)
# 显示图形
plt.show()
在这段代码中，我们使用 plt.scatter() 函数绘制散点图，然后使用 plt.gca().get_xticks() 函数获取 x 轴的刻度对象。接着，我们使用 plt.gca().set_xticklabels() 函数设置 x 轴刻度标签的旋转角度，最后使用 plt.show() 函数显示图形。
注意：在调用 plt.scatter() 函数之前，需要先设置 x 和 y 轴的数据。