matplotlib.axes.Axes.axis#

Axes.axis(arg=None, /, *, emit=True, **kwargs)[源代码]#

获取或设置某些轴属性的便捷方法。

调用签名

xmin, xmax, ymin, ymax = axis()
xmin, xmax, ymin, ymax = axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
xmin, xmax, ymin, ymax = axis(option)
xmin, xmax, ymin, ymax = axis(**kwargs)

参数:

xmin, xmax, ymin, ymaxfloat, 可选

要设置的坐标轴限制。也可以通过以下方式实现：

ax.set(xlim=(xmin, xmax), ylim=(ymin, ymax))

optionbool 或 str

如果是布尔值，则打开或关闭坐标轴线和标签。如果是字符串，可能的值有：

值	描述
'off' 或 `False`	隐藏所有坐标轴装饰，即坐标轴标签、轴线、刻度、刻度标签和网格线。这与 `set_axis_off()` 相同。
'on' 或 `True`	不隐藏所有坐标轴装饰，即坐标轴标签、轴线、刻度、刻度标签和网格线。这与 `set_axis_on()` 相同。
'equal'	通过改变坐标轴限制来设置相等缩放（即，使圆形保持圆形）。这与 `ax.set_aspect('equal', adjustable='datalim')` 相同。在这种情况下，显式数据限制可能不受尊重。
'scaled'	通过改变绘图框的尺寸来设置相等缩放（即，使圆形保持圆形）。这与 `ax.set_aspect('equal', adjustable='box', anchor='C')` 相同。此外，将禁用进一步的自动缩放。
'tight'	设置恰好足够大以显示所有数据的限制，然后禁用进一步的自动缩放。
'auto'	自动缩放（用数据填充绘图框）。
'image'	'scaled'，且坐标轴限制等于数据限制。
'square'	方形绘图；类似于 'scaled'，但最初强制 `xmax-xmin == ymax-ymin`。

emitbool, 默认值: True