ax.set_lonlim

在`matplotlib`中，`Axes`对象的方法`set_xlim()`和`set_ylim()`可以用来设置x轴和y轴的范围，但是不存在`set_lonlim()`方法。如果你想设置地图投影中的经度范围，可以使用`set_extent()`方法，它可以同时设置x轴和y轴的范围，例如：

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# 设置地图范围
ax.set_extent([110, 120, 30, 40], crs=ccrs.PlateCarree())

# 绘制地图
ax.coastlines()

在上面的例子中，`set_extent()`方法的第一个参数是一个列表，依次表示x轴的最小值、最大值、y轴的最小值和最大值，这里的坐标系使用了`ccrs.PlateCarree()`，表示经纬度坐标系。

相关问题

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

好的，你可以将这段代码修改为：

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6, save_path):
        fig, axs = plt.subplots(4, 2, figsize=(16, 16))
        axs[0, 0].plot(vals)
        axs[0, 0].set_xlim(self.xlim)
        locs = axs[0, 0].get_xticks()
        locs[0] = self.xlim[0]
        locs[-1] = self.xlim[1]
        axs[0, 0].set_xticks(locs)
        axs[0, 0].use_sticky_edges = False
        axs[0, 0].set_title(f'Connected Clients Ratio')

        axs[1, 0].plot(vals1)
        axs[1, 0].set_xlim(self.xlim)
        axs[1, 0].set_xticks(locs)
        axs[1, 0].yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps))
        axs[1, 0].use_sticky_edges = False
        axs[1, 0].set_title('Total Bandwidth Usage')

        axs[2, 0].plot(vals2)
        axs[2, 0].set_xlim(self.xlim)
        axs[2, 0].set_xticks(locs)
        axs[2, 0].use_sticky_edges = False
        axs[2, 0].set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)')

        axs[3, 0].plot(vals3)
        axs[3, 0].set_xlim(self.xlim)
        axs[3, 0].set_xticks(locs)
        axs[3, 0].use_sticky_edges = False
        axs[3, 0].set_title('Client Count Ratio per Slice')

        axs[0, 1].plot(vals4)
        axs[0, 1].set_xlim(self.xlim)
        axs[0, 1].set_xticks(locs)
        axs[0, 1].use_sticky_edges = False
        axs[0, 1].set_title('Coverage Ratio')

        axs[1, 1].plot(vals5)
        axs[1, 1].set_xlim(self.xlim)
        axs[1, 1].set_xticks(locs)
        axs[1, 1].yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f'))
        axs[1, 1].use_sticky_edges = False
        axs[1, 1].set_title('Block ratio')

        axs[2, 1].plot(vals6)
        axs[2, 1].set_xlim(self.xlim)
        axs[2, 1].set_xticks(locs)
        axs[2, 1].yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f'))
        axs[2, 1].use_sticky_edges = False
        axs[2, 1].set_title('Handover ratio')

        plt.tight_layout()
        plt.savefig(save_path)
        plt.show()

这样就可以一张张输出图片了，你只需要传入一个保存路径参数 `save_path` 即可。

ax.set_ticklables 和 ax.xaixs.set_ticks_lable

这两个方法都可以设置坐标轴的刻度标签，但是使用的语法略有不同。

`ax.set_ticklabels()` 方法是 `matplotlib` 中 `Axes` 对象的一个方法，用于设置坐标轴刻度标签的文本。它需要一个参数 `labels`，类型为一个列表或数组，其中包含要显示的刻度标签的文本。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C'])
ax.set_yticklabels(['x', 'y', 'z'])

plt.show()

这个例子中，我们使用 `ax.set_xticklabels()` 和 `ax.set_yticklabels()` 方法分别设置 x 轴和 y 轴的刻度标签。

另一方面，`ax.xaxis.set_ticklabels()` 和 `ax.yaxis.set_ticklabels()` 方法是更具体的方法，用于分别设置 x 轴和 y 轴标签的文本。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

ax.xaxis.set_ticklabels(['A', 'B', 'C'])
ax.yaxis.set_ticklabels(['x', 'y', 'z'])

plt.show()

这个例子中，我们使用 `ax.xaxis.set_ticklabels()` 和 `ax.yaxis.set_ticklabels()` 方法分别设置 x 轴和 y 轴的刻度标签。注意，这里需要调用 `ax.xaxis` 或 `ax.yaxis` 对象的 `set_ticklabels()` 方法，而不是直接调用 `ax.set_ticklabels()` 方法。