ax = gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 选定y轴 ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

这段代码是用来设置 matplotlib 图中坐标轴的样式和位置。具体功能如下：

1. `ax.spines['right'].set_color('none')`：将右侧的坐标轴边框设为无色，即隐藏右边的边框。
2. `ax.spines['top'].set_color('none')`：将顶部的坐标轴边框设为无色，即隐藏顶部的边框。
3. `ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')`：将 x 轴刻度线放置在底部。
4. `ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))`：将 x 轴的边框位置设置在 y=0 的位置。
5. `ax.yaxis.set_ticks_position('left')`：将 y 轴刻度线放置在左侧。
6. `ax.spines['left'].set_position(('data', 0))`：将 y 轴的边框位置设置在 x=0 的位置。

这段代码的作用是去除右侧和顶部的坐标轴边框，并将 x 轴和 y 轴的刻度线放置在底部和左侧，同时将 x 轴和 y 轴的边框位置设置在原点(0, 0)。

相关问题

ax = gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

这段代码是用来绘制一个坐标轴的，其中包括了设置坐标轴的位置、颜色、刻度等。具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 获取当前的坐标轴对象，即当前绘图的坐标轴。
2. 将右侧和顶部的坐标轴线的颜色设置为透明，即隐藏掉右侧和顶部的坐标轴线。
3. 将 x 轴的刻度线设置在底部，即将 x 轴的刻度线移到坐标轴线下方。
4. 将 x 轴的坐标轴线移动到 y 轴的 0 点处，即将 x 轴的坐标轴线移到 y 轴上方或下方。
5. 将 y 轴的刻度线设置在左侧，即将 y 轴的刻度线移到坐标轴线左侧。
6. 将 y 轴的坐标轴线移动到 x 轴的 0 点处，即将 y 轴的坐标轴线移到 x 轴左侧或右侧。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('music_message_4.csv', header=None) # 对收藏数取对数 dom = [] for i in df[3]: dom.append(np.log(int(i.replace('万', '0000')))) df['collection'] = dom # 设置图片显示属性,字体及大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STXihei'] plt.rcParams['font.size'] = 12 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置图片显示属性 fig = plt.figure(figsize=(16, 8), dpi=80) ax = plt.subplot(1, 1, 1) ax.patch.set_color('white') # 设置坐标轴属性 lines = plt.gca() # 设置坐标轴颜色 lines.spines['right'].set_color('none') lines.spines['top'].set_color('none') lines.spines['left'].set_color((64/255, 64/255, 64/255)) lines.spines['bottom'].set_color((64/255, 64/255, 64/255)) lines.xaxis.set_ticks_position('none') lines.yaxis.set_ticks_position('none') # 绘制直方图,设置直方图颜色 ax.hist(df['collection'], bins=30, alpha=0.7, color=(21/255, 47/255, 71/255)) ax.set_title('华语歌单收藏数量分布情况', fontsize=20) # 显示图片 plt.show()

这段代码是用来读取一个 CSV 文件并绘制直方图的。首先，它使用 pandas 库的 `read_csv` 函数读取名为 `music_message_4.csv` 的文件，并将其存储在名为 `df` 的 DataFrame 中。然后，它对该 DataFrame 中的第三列进行处理，将收藏数量转换为对数形式，并将结果存储在名为 `collection` 的新列中。

接下来，代码使用 matplotlib 库来设置绘图属性。设置了字体样式为华文细黑，字体大小为12，并解决了坐标轴上的负号显示问题。然后，创建一个大小为16x8英寸的图像，并在其中创建一个子图。

接着，代码设置坐标轴的属性，包括颜色和位置。设置了坐标轴的颜色，将右边和顶部的边框颜色设为无色，将左边和底部的边框颜色设为灰色。然后，移动坐标轴的刻度线位置。

最后，代码使用 `hist` 函数绘制直方图，并设置直方图的颜色。设置了直方图的标题为"华语歌单收藏数量分布情况"。

最后调用 `plt.show()` 函数显示图像。