锋哥原创的Matplotlib3 Python数据可视化视频教程：
2026版 Matplotlib3 Python 数据可视化 视频教程(无废话版) 玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili
课程介绍
本课程讲解利用python进行数据可视化 科研绘图-Matplotlib，学习Matplotlib图形参数基本设置，绘图参数及主要函数，以及Matplotlib基础绘图，和Matplotlib高级绘图。
子图 (Axes)
在 Matplotlib 中，Axes（子图） 是最核心的绘图区域，是实际绘制数据的地方。每个 Figure（图形）可以包含多个 Axes 对象，每个 Axes 拥有自己独立的坐标系统、刻度、标签和绘图元素。
Axes 的核心功能
数据绘制：支持线图、散点图、柱状图等20+图表类型
坐标控制：管理X轴和Y轴的刻度、范围、标签
装饰元素：添加标题、图例、网格、文本注释
坐标变换：支持线性、对数、极坐标等坐标系统
布局管理：在图形中定位和调整大小
我们来看一个示例，通过Axes对象，修改标签，X，Y轴的标签，以及边框颜色，包括边框位置。
import matplotlib
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 设置matplotlib使用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'
# 生成数据
x = np.arange(-20, 20, 1)
y1 = (x - 9) ** 2 + 1
y2 = (x + 5) ** 2 - 108
# 绘图
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
# 设置x轴的刻度
plt.xlim(-20, 20)
# 设置y轴的刻度
plt.ylim(-400, 400)
# 获取当前的axes
ax = plt.gca()
ax.set_title('测试标题', fontsize=16, pad='20')
ax.set_xlabel('X轴标签', fontsize=10, loc='right')
ax.set_ylabel('Y轴标签', fontsize=10, loc='top')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
# 显示图片
plt.show()运行效果：
