Python-matplotlib绘制带箭头x-y坐标轴图形

在Python的数据可视化库中，采用matplotlib绘制相关图形时，若不加任何设定，一般的x-y坐标轴是不带箭头且是一个封闭的矩形。我们以Sigmoid函数的绘制，给大家展示一下。

matplotlib的辅助工具，包含一系列对坐标轴设置的框架。其中的axisartist包就用来设置坐标轴的类型。

1.创建画布并引入axisartist工具。

2.绘制带箭头的x-y坐标轴

我们先把原始的如上图的所有坐标轴隐藏，即长方形的四个边。

然后用ax.new_floating_axis在绘图区添加坐标轴x、y，这里的ax.new_floating_axis(0,0)，第一个0代表平行直线，第二个0代表该直线经过0点。同样，ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1,0)，则代表竖直曲线且经过0点。

再次，x.axis["x"].set_axisline_style("->", size = 1.0)表示给x轴加上箭头，"->"表示是空箭头，size = 1.0表示箭头大小。ax.axis["y"].set_axisline_style("-|>", size = 1.0)中"-|>"则是实心箭头。

最后，设置x、y轴上刻度显示方向，对于x轴是刻度标签在上面还是下面，y轴则是刻度标签在左边还是右边。

3.在带箭头的x-y坐标轴背景下，绘制函数图像

tist坐标轴工具——将原始坐标轴均隐藏掉——添加新的基于原点的x与y轴——为新坐标轴加入箭头，并设置刻度显示方式——加入图形。

首先，导入工具包并执行魔法指令：

绘制一个基本的 cos 函数图像，并设置标题、坐标轴标签：

绘制结果：

使用 plt.text 在制定坐标位置添加文本注释，为了方便观察，使用 plt.grid() 添加网格线：

绘制结果：

接下来，我们希望在上图中再绘制一个指向原点的箭头道具，并且箭头道具标注为 坐标原点 。由于需要在图像上显示中文，因此须要先进性下面的全局设置：

使用 plt.annotate 添加文本注释，并使用箭头道具：

xytest 为文本添加的位置， xy 为箭头道具指向的位置， arrowprops 为箭头道具的相关参数。绘制结果：

首先，绘制一条曲线： y=x**2

绘制结果：

隐藏 x 轴和 y 轴：

上述的示例，使用 axes.get_xaxis().set_visible(False) 仅仅是将坐标轴（刻度）进行隐藏，如果想连同直线一起删除该怎么办呢？不着急，我们继续往下看！

绘制结果：

右侧和上侧坐标轴的刻度 Matplotlib 默认已经为我们隐藏了，下面我们将右侧和上侧的实线也进行隐藏：

绘制结果：

最后，关于轴的设置，我们再来学习一项常用技能！设置刻度标签！下面，我们绘制一张柱形图，并设置基本的刻度标签：

绘制结果：

我们发现，上述的刻度标签由于比较长，相邻标签会发生重叠！其实在设置刻度标签时，允许我们传入参数 rotation=45 来讲刻度标签进行一定角度的旋转：

绘制结果：

旋转完成后，默认刻度与刻度标签的中间位置垂直对应~小鱼习惯于讲刻度与刻度标签的右侧进行垂直对齐：

绘制结果：

当我们将多组数据绘制在一张图中时，为各组图形添加图注是非常必要的。添加图注只需要两个 *** 作即可：

绘制结果：

使用 loc='best' 绘制图注，图注位置将自动为我们放置到合理位置，尽量不去遮挡主图。此外，也可以直接将图注设置一定的透明度：

绘制结果：

也可以自定义图注的形状，显示位置：

绘制结果：

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