plt.axes([0.1,0.1,0.7,0.3],axisbg='w')

这行代码使用了 Matplotlib 库中的 `axes` 函数来设置图形的位置和背景颜色。具体来说，`[0.1,0.1,0.7,0.3]` 参数指定了图形的左下角坐标为 (0.1,0.1)，宽度为 0.7，高度为 0.3，即将图形放置在整个画布的左下方，并占据整个画布宽度的 70% 和高度的 30%。`axisbg='w'` 参数设置了图形的背景颜色为白色。

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plt.axes((0.1,0.3,0.5,0.8))什么意思

这段代码是在使用Matplotlib库绘制图形时使用的，它的含义是创建一个新的坐标系并将其位置和大小设置为(0.1,0.3,0.5,0.8)。具体来说，这个坐标系的左下角位于整个图形区域的(0.1,0.3)位置，宽度为整个图形区域宽度的50%，高度为整个图形区域高度的80%。在这个坐标系内绘制图形时，所有坐标都是相对于此坐标系的。

ax1 = plt.axes([0.15,0.3,0.2,0.65]).hist(data1, bins=20, color='#808080', alpha=0.7)把此图表改向朝左刻度改为-4到4

这个例子展示了如何在Matplotlib中使用`plt.axes()`创建一个新的子图，并调整其位置、大小以及直方图的参数。如果你想将该直方图的刻度范围更改为从-4到4，你需要直接修改`xlim`属性。假设`data1`是你想要展示的数值数据，以下是调整后的代码：

# 获取当前图形的轴
ax1 = plt.gca()  # gca代表get current axes

# 定义新的x轴范围
new_xlim = (-4, 4)

# 改变直方图的x轴刻度范围
ax1.set_xlim(new_xlim)

# 绘制直方图
ax1.hist(data1, bins=20, color='#808080', alpha=0.7)

# 可能需要再次调整子图的位置，如果之前设置了`plt.axes()`
if ax1.get_position().x0 < 0.15:  # 判断是否需要移动子图
    ax1.set_position([0.15, 0.3, 0.2, 0.65])

plt.show()

注意这里的`plt.gca()`会返回当前活动的子图，如果你之前已经在其他地方设置了`plt.axes()`，则可能需要检查并相应地更新子图的位置。