### 使用 Matplotlib 绘制坐标轴并设置范围 以下是通过 Python 的 `matplotlib` 库实现绘制坐标轴并设置其范围的一个完整示例： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 x = np.linspace(-3, 3, 50) # 创建从 -3 到 3 的均匀分布数据点 y1 = 2 * x + 1 # 定义线性函数 y1 = 2x + 1 y2 = x ** 2 # 定义二次函数 y2 = x^2 # 创建图形对象 plt.figure() # 绘制两条曲线 plt.plot(x, y2, label="y=x^2", color="blue") # 蓝色实线表示 y2 曲线 plt.plot(x, y1, label="y=2x+1", color="red", linestyle="--") # 红色虚线表示 y1 曲线 # 设置坐标轴范围 plt.xlim((-1, 2)) # 设定 x 轴显示范围为 [-1, 2] [^2] plt.ylim((-2, 3)) # 设定 y 轴显示范围为 [-2, 3] [^2] # 添加坐标轴标签 plt.xlabel("X-Axis Label") # 设置 x 轴名称 [^2] plt.ylabel("Y-Axis Label") # 设置 y 轴名称 [^2] # 自定义刻度标记 new_ticks_x = np.linspace(-1, 2, 5) # 在 x 轴上创建自定义刻度 new_ticks_y = [-2, -1.8, -1, 1.22, 3] # 在 y 轴上创建自定义刻度 plt.xticks(new_ticks_x) # 将新的 x 轴刻度应用到图中 [^2] plt.yticks(new_ticks_y, ["Bad", "Normal", "Good"]) # 对应的 y 轴文字描述 [^2] # 显示图例 plt.legend(loc="best") # 展示图表 plt.show() ``` #### 关键功能说明 - **坐标轴范围设定**: 可以通过 `plt.xlim()` 和 `plt.ylim()` 方法来调整 x 轴和 y 轴的显示范围[^2]。 - **自定义刻度**: 使用 `np.linspace()` 函数生成一系列均匀间隔的数据作为新刻度，并将其传递给 `plt.xticks()` 或 `plt.yticks()` 来替换默认刻度[^2]。 - **样式定制**: 支持多种线条颜色 (`color`)、风格 (`linestyle`) 和宽度 (`linewidth`) 参数用于美化绘图效果[^3]。 此代码片段展示了如何利用 Matplotlib 实现基本的二维平面直角坐标系及其属性配置过程中的核心技巧。