高级定制：坐标轴与刻度

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('时间 (秒)', fontsize=12, color='blue')
plt.ylabel('振幅', fontsize=12, color='red')
plt.title('带标签的正弦曲线')
plt.show()

plt.plot(x, y)
plt.xlim(0, 2*np.pi)    # X轴范围 0~2π
plt.ylim(-1.5, 1.5)     # Y轴范围 -1.5~1.5
plt.title('限制坐标轴范围')
plt.show()

plt.plot(x, y)
# 设置 X 轴刻度位置和标签
plt.xticks([0, np.pi/2, np.pi, 3*np.pi/2, 2*np.pi],
           ['0', 'π/2', 'π', '3π/2', '2π'])
plt.yticks([-1, 0, 1], ['低', '中', '高'])
plt.title('定制刻度标签')
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xticks([0, np.pi/2, np.pi, 3*np.pi/2, 2*np.pi])
ax.set_xticklabels(['0', 'π/2', 'π', '3π/2', '2π'], fontsize=10)
ax.set_yticks([-1, 0, 1])
ax.set_yticklabels(['Low', 'Medium', 'High'], rotation=45)
ax.set_title('面向对象刻度设置')
plt.show()

import matplotlib.ticker as ticker

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(np.arange(0, 10, 0.1), np.exp(np.arange(0, 10, 0.1)))

# 使用字符串格式化器
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:.1f}'))

# 使用函数格式化器（自定义函数）
def millions(x, pos):
    return f'{x/1e6:.1f}M'
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(millions))

plt.title('使用格式化器')
plt.show()

fig, ax1 = plt.subplots()
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.exp(x)

ax1.plot(x, y1, 'b-')
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('sin(x)', color='b')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b')

ax2 = ax1.twinx()  # 创建第二个Y轴
ax2.plot(x, y2, 'r-')
ax2.set_ylabel('exp(x)', color='r')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r')

plt.title('双Y轴示例')
plt.show()

x = np.logspace(0, 3, 100)  # 对数间隔的点
y = x**2

plt.subplot(1,2,1)
plt.plot(x, y)
plt.title('线性坐标')

plt.subplot(1,2,2)
plt.loglog(x, y)
plt.title('双对数坐标')

plt.tight_layout()
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 将右侧和顶部的脊柱隐藏
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)

# 将底部和左侧的脊柱移动到通过原点
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['left'].set_position('zero')

plt.title('移动脊柱到原点')
plt.show()

import matplotlib.ticker as ticker

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(np.arange(0, 10, 0.1), np.sin(np.arange(0, 10, 0.1)))

# 设置主刻度间隔为1
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
# 设置次刻度间隔为0.2
ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.2))

# 设置次刻度线样式
ax.tick_params(which='minor', length=4, color='gray')

plt.title('添加次刻度')
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(np.random.rand(50,50))
ax.set_axis_off()  # 隐藏坐标轴
plt.title('隐藏坐标轴的图像')
plt.show()

plt.plot(x, y)
plt.tick_params(axis='x', direction='in', length=8, labelsize=8, labelrotation=45)
plt.tick_params(axis='y', direction='out', length=10, width=2, colors='red')
plt.title('刻度参数微调')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)
y = np.sin(x) * np.exp(-0.1*x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(x, y, linewidth=2, color='navy', label='阻尼振荡')

# 设置标签
ax.set_xlabel('时间 (rad)', fontsize=12)
ax.set_ylabel('振幅', fontsize=12)

# 设置范围
ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
ax.set_ylim(-0.8, 0.8)

# 主刻度
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(np.pi/2))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda val, pos: f'{val/np.pi:.0f}π' if val != 0 else '0'))
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(0.2))

# 次刻度
ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(np.pi/4))
ax.yaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.05))

# 刻度样式
ax.tick_params(axis='both', which='major', length=8, width=1.5)
ax.tick_params(axis='both', which='minor', length=4, width=1, color='gray')

# 脊柱
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)

# 网格
ax.grid(True, which='major', linestyle='-', alpha=0.6)
ax.grid(True, which='minor', linestyle='--', alpha=0.3)

# 图例
ax.legend()

plt.title('综合示例：精心定制的坐标轴')
plt.tight_layout()
plt.show()