坐标轴范围设置
坐标轴范围的设置通常有两种方法，第一种为通过axes.set_xbound和axes.set_ybound对X轴和Y轴进行分别设置，第二种为通过axes.set_xlim和axes.set_ylim方法对X轴和Y轴进行分别设置。
这两种方法虽然都能改变坐标轴刻度范围，但是在使用的时候却有差别。
1、axes.set_xbound和axes.set_ybound方法
axes.set_xbound(lower,upper)
axes.set_ybound(lower,upper)
axes.set_xbound和axes.set_ybound方法有两个参数值，这两个参数值不分先后，大的值代表坐标轴的最大值，小的值为坐标轴最小值。
方法实例：
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlibasmpl
importmatplotlib.imageasimg
mpl.rcParams[‘ytick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘xtick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘ytick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘xtick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘axes.edgecolor’]=’white’
x=np.linspace(0.0,5.0)
y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)
fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)
bgimg=img.imread(‘picture.png’)
fig.figimage(bgimg)
fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,wspace=0.12)
ax[0].set_facecolor(‘None’)
ax[0].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[1].set_facecolor(‘None’)
ax[1].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[1].set_ybound(-0.3,0.5)
plt.show()
2、axes.set_xlim和axes.set_ylim方法
axes.set_xlim(left,right)
axes.set_ylim(bottom,top)
axes.set_xlim和axes.set_ylim方法大家已经在坐标轴方向中讲过，他们的参数分别为X轴左端点值、右端点值和Y轴底部端点值、顶部端点值，所以只要给定参数值就设定好了坐标轴范围。
方法实例：
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlibasmpl
importmatplotlib.imageasimg
mpl.rcParams[‘ytick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘xtick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘ytick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘xtick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘axes.edgecolor’]=’white’
x=np.linspace(0.0,5.0)
y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)
fig,ax=plt.subplots(nrows=2,ncols=1)
bgimg=img.imread(‘picture.png’)
fig.figimage(bgimg)
fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,hspace=0.12)
ax[0].set_facecolor(‘None’)
ax[0].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[1].set_facecolor(‘None’)
ax[1].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[1].set_xlim(1,4)
plt.show()
需要注意的是
当大家需要使用axes.set_xscale方法改变X轴比例尺时，axes.set_xbound方法和axes.set_xlim方法必须在axes.set_xscale方法之后使用才能正常显示。
当大家需要使用axes.invert_xaxis方法对坐标轴方向进行改变时，使用axes.set_xbound方法并不会对axes.invert_xaxis方法产生影响；而axes.set_xlim方法与axes.invert_xaxis方法互相影响，位置靠后的代码效果会覆盖位置靠前的代码效果。
对比实例：
1、左图axes.set_xbound方法在axes.set_xscale方法之后使用，右图axes.set_xbound方法在axes.set_xscale方法之前使用
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlibasmpl
importmatplotlib.imageasimg
mpl.rcParams[‘ytick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘xtick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘ytick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘xtick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘axes.edgecolor’]=’white’
x=np.linspace(0.0,5.0)
y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)
fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)
bgimg=img.imread(‘picture.png’)
fig.figimage(bgimg)
fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,wspace=0.12)
ax[0].set_facecolor(‘None’)
ax[0].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[0].set_xscale(‘log’,basex=2)
ax[0].set_xbound(0,4)
ax[1].set_facecolor(‘None’)
ax[1].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[1].set_xbound(0,4)
ax[1].set_xscale(‘log’,basex=2)
plt.show()
2、左图axes.set_xlim方法在axes.set_xscale方法之后使用，右图axes.set_xlim方法在axes.set_xscale方法之前使用
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlibasmpl
importmatplotlib.imageasimg
mpl.rcParams[‘ytick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘xtick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘ytick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘xtick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘axes.edgecolor’]=’white’
x=np.linspace(0.0,5.0)
y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)
fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)
bgimg=img.imread(‘picture.png’)
fig.figimage(bgimg)
fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,wspace=0.12)
ax[0].set_facecolor(‘None’)
ax[0].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[0].set_xscale(‘log’,basex=2)
ax[0].set_xlim(0,4)
ax[1].set_facecolor(‘None’)
ax[1].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[1].set_xlim(0,4)
ax[1].set_xscale(‘log’,basex=2)
plt.show()
3、左图axes.set_xbound方法在axes.invert_xaxis方法之后使用，右图axes.set_xbound方法在axes.invert_xaxis方法之前使用
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlibasmpl
importmatplotlib.imageasimg
mpl.rcParams[‘ytick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘xtick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘ytick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘xtick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘axes.edgecolor’]=’white’
x=np.linspace(0.0,5.0)
y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)
fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)
bgimg=img.imread(‘picture.png’)
fig.figimage(bgimg)
fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,wspace=0.12)
ax[0].set_facecolor(‘None’)
ax[0].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[0].invert_xaxis()
ax[0].set_xlim(0,4)
ax[1].set_facecolor(‘None’)
ax[1].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[1].set_xlim(0,4)
ax[1].invert_xaxis()
plt.show()
4、左图axes.set_xlim方法在axes.invert_xaxis方法之后使用，右图axes.set_xlim方法在axes.invert_xaxis方法之前使用
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlibasmpl
importmatplotlib.imageasimg
mpl.rcParams[‘ytick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘xtick.color’]=’white’
mpl.rcParams[‘ytick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘xtick.labelsize’]=’large’
mpl.rcParams[‘axes.edgecolor’]=’white’
x=np.linspace(0.0,5.0)
y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)
fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)
bgimg=img.imread(‘picture.png’)
fig.figimage(bgimg)
fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,wspace=0.12)
ax[0].set_facecolor(‘None’)
ax[0].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[0].invert_xaxis()
ax[0].set_xlim(0,4)
ax[1].set_facecolor(‘None’)
ax[1].plot(x,y,’o-‘,color=’gold’)
ax[1].set_xlim(0,4)
ax[1].invert_xaxis()
plt.show()