インポートPLTのAS matplotlib.pyplot インポートNP AS numpyの X = np.linspace（-3 ,. 3、50 ） Y1 = X + 2.1 * ＃1 図1 plt.figure（） plt.plot（X、Y1） ＃水平および垂直座標軸表示範囲設定 plt.xlim（（ - 1,2 ）） plt.ylim（（ -2 ,. 3 ）） ＃設定縦名の横軸 plt.xlabelを（" I X-AM " ） plt.ylabel（「I AM Y " ）＃縦の横軸は、再定義 new_ticks np.linspace =（-1、2、。5） ＃EVENLYにわたって指定された間隔数に離間戻る。plt.xticks（new_ticks） plt.yticks（[ -2、-1.8、-1、1.22、3 、]、 [R ' $本当に\悪い$ '、R ' $悪い$ '、R ' $通常$ '、R ' $良いです$ '、R ' $本当に\良い$ ' 、]） plt.show（）
軸移動＃
インポートPLTのAS matplotlib.pyplot インポートNP AS numpyの X = np.linspace（-3 ,. 3、50 ） Y1 = X + 2.1 * ＃1 図1 plt.figure（） plt.plot（X、Y1） ＃水平および垂直座標軸表示範囲設定 plt.xlim（（ - 1,2 ）） plt.ylim（（ -2 ,. 3 ）） ＃携帯GCA軸= "現在の軸をGET" AX = plt.gca（） ax.spines [ " 右" ] .set_color（" なし" ） ax.spines [ " トップ" ] .set_color（" なし」） ax.xaxis.set_ticks_position（" ボトム" ） ax.yaxis.set_ticks_position（" 左" ） ax.spines [ " 底" ] .set_position（（" データ"、0）） ＃が同時にスプライトのX及びY座標を設定します ax.spines [ " 左" ] .set_position（（" データ" 、0）） plt.show（）