python axes.set_xlim()

这个函数是用来设置坐标轴的x轴范围的。它需要两个参数，第一个参数是x轴范围的下限，第二个参数是x轴范围的上限。例如，如果想要将x轴范围设置为0到10，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

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

ax.set_xlim(0, 10)
plt.show()

这会生成一张图，x轴范围为0到10，y轴范围根据数据自动调整。

相关问题

python ax.set_xlim

在Python中，`ax.set_xlim()`是用于设置图形的x轴范围的函数。它是Matplotlib库中Axes对象的一个方法，用于对当前图形的x轴范围进行设置。

`ax.set_xlim()`函数接受两个参数，分别是x轴的最小值和最大值。通过指定这两个参数，可以限制x轴的显示范围。

下面是一个示例代码，展示如何使用`ax.set_xlim()`函数来设置x轴范围：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图形和一个子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制一条曲线
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
ax.plot(x, y)

# 设置x轴范围为1到5
ax.set_xlim(1, 5)

# 显示图形
plt.show()

在上面的示例中，`ax.set_xlim(1, 5)`将x轴的范围限制在了1到5之间。这样，图形只会显示在这个范围内的数据点。

import numpy as np from matplotlib_inline import backend_inline from d2l import torch as d2l def f(x): return 3*x**2-4*x def numerical_lim(f,x,h): return(f(x+h)-f(x))/h def use_svg_display(): #@save backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): #@save use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize #@save def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend): axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X*len(Y) axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])这段代码为什么在pycharm中运行不出来图形

这段代码在 PyCharm 中无法显示图形的原因可能是因为缺少了 `plt.show()` 的调用。在 PyCharm 中，需要手动调用 `plt.show()` 来显示图形窗口。你可以在代码的最后添加 `plt.show()` 来尝试解决该问题。修改后的代码如下所示：

import numpy as np
from matplotlib_inline import backend_inline
from d2l import torch as d2l

def f(x):
    return 3*x**2-4*x

def numerical_lim(f,x,h):
    return(f(x+h)-f(x))/h

def use_svg_display():  #@save
    backend_inline.set_matplotlib_formats('svg')

def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)):  #@save
    use_svg_display()
    d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize

#@save
def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend):
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    axes.set_xlim(xlim)
    axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()

#@save
def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear',
         fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None):

    if legend is None:
        legend = []

    set_figsize(figsize)
    axes = axes if axes else d2l.plt.gca()

    def has_one_axis(X):
        return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list)
                and not hasattr(X[0],"__len__"))

    if has_one_axis(X):
        X = [X]
    if Y is None:
        X,Y = [[]]*len(X),X
    if has_one_axis(Y):
        Y = [Y]
    if len(X) != len(Y):
        X = X*len(Y)
    axes.cla()
    for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts):
        if len(x):
            axes.plot(x,y,fmt)
        else:
            axes.plot(y,fmt)
    set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim
             ,ylim,xscale,yscale,legend)

    x = np.arange(0,3,0.1)
    plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])
    d2l.plt.show()

请注意，`import matplotlib.pyplot as plt` 语句和 `plt.show()` 的调用被添加到了代码中。运行修改后的代码，你应该能够在 PyCharm 中看到图形窗口显示出来。