.config_axes作用

.config_axes() 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于设置坐标轴的属性，包括标签、范围、刻度、网格、颜色等。具体来说，该函数可以接受多个参数，包括：

- xlim: 用于设置 x 轴的范围；
- ylim: 用于设置 y 轴的范围；
- xlabel: 用于设置 x 轴的标签；
- ylabel: 用于设置 y 轴的标签；
- xticks: 用于设置 x 轴上的刻度；
- yticks: 用于设置 y 轴上的刻度；
- grid: 用于控制是否显示网格线；
- color: 用于设置坐标轴的颜色。

通过调用 .config_axes() 函数，我们可以轻松地对坐标轴进行自定义设置，使得图表更加清晰、易于阅读。

相关问题

def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)我想在self.scatter_view画布上加一个滚轮，让图片不要被压缩显示，怎么改代码？

你可以在创建FigureCanvasTkAgg时，将其参数resize设置为True，这样就可以自动调整大小，避免图片被压缩显示。同时，你需要在scatter_frame上添加鼠标滚动事件的绑定，用来处理滚轮事件。

修改后的代码如下：

def scatter(self):
    self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name)
    
    # 创建一个竖直滚动条
    scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL)
    scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y)
    
    self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310)
    
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax)
    
    # 将resize设置为True
    self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame, resize=True)
    self.scatter_view.draw()
    self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1)
    
    # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上
    self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set)
    scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)
    
    # 添加鼠标滚动事件的绑定
    self.scatter_view.mpl_connect('scroll_event', self.on_scroll)
    
def on_scroll(self, event):
    # 获取当前滚轮的方向
    if event.button == 'up':
        direction = 1
    elif event.button == 'down':
        direction = -1
    else:
        direction = 0
    
    # 根据滚轮方向调整缩放比例
    scale = 1.1
    if direction:
        x, y = event.x, event.y
        ax = self.scatter_view.figure.axes[0]
        if direction > 0:
            # 放大
            ax.set_xlim(xdata - scale * (xdata - ax.get_xlim()[0]),
                        xdata + scale * (ax.get_xlim()[1] - xdata))
            ax.set_ylim(ydata - scale * (ydata - ax.get_ylim()[0]),
                        ydata + scale * (ax.get_ylim()[1] - ydata))
        else:
            # 缩小
            ax.set_xlim(xdata - scale * (xdata - ax.get_xlim()[0]),
                        xdata + scale * (ax.get_xlim()[1] - xdata))
            ax.set_ylim(ydata - scale * (ydata - ax.get_ylim()[0]),
                        ydata + scale * (ax.get_ylim()[1] - ydata))
        self.scatter_view.draw()

class Animator: #@save """在动画中绘制数据""" def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1, figsize=(3.5, 2.5)): # 增量地绘制多条线 if legend is None: legend = [] d2l.use_svg_display() self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize) if nrows * ncols == 1: self.axes = [self.axes, ] # 使⽤lambda函数捕获参数 self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend) self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts def add(self, x, y): # 向图表中添加多个数据点 if not hasattr(y, "__len__"): y = [y] n = len(y) if not hasattr(x, "__len__"): x = [x] * n if not self.X: self.X = [[] for _ in range(n)] if not self.Y:

self.Y = [[] for _ in range(n)] for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)): self.X[i].append(a) self.Y[i].append(b) assert len(self.X[0]) == len(self.Y[0]) self.config_axes() for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts): # 可视化数据 self.axes[0].plot(x, y, fmt) self.fig.canvas.draw()