熟悉Python的朋友，一定對matplotlib庫很熟悉了，作為Python經典的資料視覺化庫，在Python繪圖中是很多人的首選，原因在於其功能強大的繪圖函式，最近咱們一直在聊matplotlib庫中與繪圖相關的函式，相信大家已經學會了很多函式的使用方法，已經能夠繪製自己所需的圖表，今天咱們再深度聊聊和Python資料化圖表相關的知識點。

咱們今天所聊的內容就是關於圖表的刻度範圍調整和刻度標籤相關的東東！

刻度範圍，大家都比較熟悉啦，就是圖表中繪圖區域中座標軸的取值範圍區間，包括x軸和y軸的取值區間，而且刻度範圍是否合適直接決定繪圖區域中圖形所展示的效果的優劣，同樣，對於刻度標籤的樣式也同樣對圖表視覺化的效果的優劣有所影響。

如果我們根據具體的資料結構和資料形式採用合適的刻度標籤樣式，那麼咱們不僅可以將資料本身的特點很好的展現出來，而且也可以讓視覺化效果變得更加理想。

好啦，說了這麼多關於刻度範圍調整和刻度標籤樣式的好處，那麼可能有朋友會問了，在Python資料視覺化圖表中如何進行刻度範圍調整和刻度標籤樣式的繪製呢？

下面咱們就先舉個“栗子”，大家一起來直觀感受一下吧：

上面就是咱們所編寫的關於進行刻度範圍調整和刻度標籤設定的方法，下面咱們一起來解析一下上面的程式碼，可以看出，上面咱們為了能夠對刻度範圍和刻度標籤調整有個直觀的效果，咱們採用了上下繪製對標的形式。

首先咱們來聊一下第9行和第15行所呼叫的subplot()函式，這個函式是一個子區間函式，也就是說透過設定該函式可將圖表顯示在特定的位置，subplot()函式是專門用來繪製集合形狀相同的網格區域，也就是將咱們所繪製圖表的畫布分成若干個子畫布，這些子畫布就構成了矩形繪圖區域，然後在這些繪圖區域上分別進行圖形繪製，比如第9行的subplot(211)和第15行的subplot(212)是指首先在畫布上分隔出一個2行1列的畫布格式，然後在2行1列的畫布所分隔的兩個位置上分別繪製圖形1和圖形2。

上面程式碼第18行所呼叫的xlim()函式是用於設定x軸的刻度範圍的，也就是說咱們透過xlim()函式對座標軸的刻度範圍進行了調整。

第21行所呼叫的xticks()函式是用來改變刻度標籤的，具體來說，就是將刻度標籤變成以圓周率為單位的刻度標籤，是的圖形內容更加便於理解和觀察，透過內部的引數設定情況，可以看到咱們是透過利用matplotlib庫自帶的TeX的功能實現渲染文字內容的需要，透過使用r”$$”模式，將LaTeX的表示式\pi嵌入r’$$’中的“$”之間。對於r”$text\pi$”中的非數學表示式文字text會以斜體形式輸出，且最終輸出時就會呈現印刷體格式的文件效果。而在字串前面的“r”的含義大家應該比較清楚了，在Python中它表示後面的字串是raw strings，字串按照TeX規範進行解析。

好啦，上面就是咱們對於所編寫的進行刻度範圍和刻度標籤調整的程式碼的解析，下面咱們就呼叫Python直譯器執行一下上面程式碼來看一下最終圖表的效果吧：

執行上面指令就可得到如下的圖表效果：

透過上面咱們繪製生成的圖表的對比，可以明顯看到進行刻度範圍和刻度標籤調整後的圖表更加直觀且效果更好，好啦，上面就是咱們所聊的關於刻度範圍和刻度標籤調整的全部，希望大家能夠學會這種小技巧，並用在以後自己的工作中。今天咱們就聊到這吧，下次再見哦！