在Python的数据可视化库中，采用matplotlib绘制相关图形时，若不加任何设定，一般的x-y坐标轴是不带箭头且是一个封闭的矩形。我们以Sigmoid函数的绘制，给大家展示一下。
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matplotlib的辅助工具，包含一系列对坐标轴设置的框架。其中的axisartist包就用来设置坐标轴的类型。
1.创建画布并引入axisartist工具。
2.绘制带箭头的x-y坐标轴
我们先把原始的如上图的所有坐标轴隐藏，即长方形的四个边。
然后用ax.new_floating_axis在绘图区添加坐标轴x、y，这里的ax.new_floating_axis(0,0)，第一个0代表平行直线，第二个0代表该直线经过0点。同样，ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1,0)，则代表竖直曲线且经过0点。
再次，x.axis["x"].set_axisline_style("-", size = 1.0)表示给x轴加上箭头，"-"表示是空箭头，size = 1.0表示箭头大小。ax.axis["y"].set_axisline_style("-|", size = 1.0)中"-|"则是实心箭头。
最后，设置x、y轴上刻度显示方向，对于x轴是刻度标签在上面还是下面，y轴则是刻度标签在左边还是右边。
3.在带箭头的x-y坐标轴背景下，绘制函数图像
tist坐标轴工具——将原始坐标轴均隐藏掉——添加新的基于原点的x与y轴——为新坐标轴加入箭头，并设置刻度显示方式——加入图形。
1、 定义x和y，画图展示，保存图片
其中dpi参数指定图像的分辨率为120
2、 优化绘图线条风格
线条颜色color
线条标记marker
线条风格linestyle
3、 坐标轴的控制
坐标轴范围和标题
坐标图上标记
坐标间隔设定
函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定。用法上，函数的输入是两个列表，第一个表示取值，第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略
多图与子图
figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图，而subplot()函数则用来实现，在一个大图中，出现多个小的子图。需要注意的是， figure() 中的参数为图片序号，一般是按序增加的，这里面还涉及一个当前图的概念，其中 subplot() 的参数有3个，分别为行数、列数、以及子图序号。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图，在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图）。
这样，我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图，分别是y1和y3的曲线；fig.2是一张整图，画的是y2曲线。
如果想要某个子图占据整行或者整列，可以采用下面
第三个图，实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图
import matplotlib.pyplot as plt
x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数
y_values=[x**2forx inx_values] #y轴的数字是x轴数字的平方
plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿色
plt.title('Squares',fontsize=24) #设置图表标题和标题字号
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) #设置刻度的字号
plt.xlabel('Numbers',fontsize=14) #设置x轴标签及其字号
plt.ylabel('Squares',fontsize=14) #设置y轴标签及其字号
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔
x_values=list(range(11))
y_values=[x**2forx inx_values]
plt.plot(x_values,y_values,c='green')
plt.title('Squares',fontsize=24)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)
plt.ylabel('Squares',fontsize=14)
x_major_locator=MultipleLocator(1) #把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里
y_major_locator=MultipleLocator(10) #把y轴的刻度间隔设置为10，并存在变量里
ax=plt.gca() #ax为两条坐标轴的实例
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) #把x轴的主刻度设置为1的倍数
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) #把y轴的主刻度设置为10的倍数
plt.xlim(-0.5,11) #把x轴的刻度范围设置为-0.5到11，因为0.5不满一个刻度间隔，所以数字不会显示出来，但是能看到一点空白
plt.ylim(-5,110) #把y轴的刻度范围设置为-5到110，同理，-5不会标出来，但是能看到一点空白
plt.show()
plt.tick_params(top='on', right='on', which='both') # 显示上侧和右侧的刻度
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' #将x轴的刻度线方向设置向内
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' #将y轴的刻度方向设置向内
（PS：如果第一次运行上面的两个命令坐标轴没有朝内的话，关闭图像，再运行一次就可以达到效果了。）
首先创建一个包含x值的列表，其中包含数字1~1000。接下来是一个生成y值的列表解析，它遍历x值（for x in x_values），计算其平方值，并将结果存储到列表 y_values中。然后，将输入列表和输出列表传递给scatter()。使用函数axis()指定了每个坐标轴的取值范围。函数axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值。在这里，我们将x坐标轴的取值范围设置为0-1100，将y坐标轴的取值范围设置为0-1100000。
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一、用默认设置绘制折线图
import matplotlib.pyplot as plt
x_values=list(range(11))
#x轴的数字是0到10这11个整数
y_values=[x**2 for x in x_values]
#y轴的数字是x轴数字的平方
plt.plot(x_values,y_values,c='green')
#用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿色
plt.title('Squares',fontsize=24)
#设置图表标题和标题字号
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
#设置刻度的字号
plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)
#设置x轴标签及其字号
plt.ylabel('Squares',fontsize=14)
#设置y轴标签及其字号
plt.show()
#显示图表
制作出图表
我们希望x轴的刻度是0,1,2,3,4……，y轴的刻度是0,10,20,30……，并且希望两个坐标轴的范围都能再大一点，所以我们需要手动设置。
二、手动设置坐标轴刻度间隔以及刻度范围
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔
x_values=list(range(11))
y_values=[x**2 for x in x_values]
plt.plot(x_values,y_values,c='green')
plt.title('Squares',fontsize=24)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)
plt.ylabel('Squares',fontsize=14)
x_major_locator=MultipleLocator(1)
#把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里
y_major_locator=MultipleLocator(10)
#把y轴的刻度间隔设置为10，并存在变量里
ax=plt.gca()
#ax为两条坐标轴的实例
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
#把x轴的主刻度设置为1的倍数
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
#把y轴的主刻度设置为10的倍数
plt.xlim(-0.5,11)
#把x轴的刻度范围设置为-0.5到11，因为0.5不满一个刻度间隔，所以数字不会显示出来，但是能看到一点空白
plt.ylim(-5,110)
#把y轴的刻度范围设置为-5到110，同理，-5不会标出来，但是能看到一点空白
plt.show()
绘制结果
