python matplotlib设置xy轴标题居中显示

你可以使用`set_label_coords()`函数来设置xy轴标题的位置，示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# 设置x轴标题居中显示
ax.set_xlabel('X Label', fontsize=14)
ax.xaxis.set_label_coords(0.5, -0.15)

# 设置y轴标题居中显示
ax.set_ylabel('Y Label', fontsize=14)
ax.yaxis.set_label_coords(-0.15, 0.5)

plt.show()

其中，`set_label_coords()`函数的第一个参数为横坐标位置，第二个参数为纵坐标位置，取值范围为0到1，表示相对于图形的比例位置。在这里，我们设置x轴标题在x轴中央，y轴标题在y轴中央。

相关问题

matplotlib绘制散点图如何将各点坐标显示在图上

在matplotlib中，可以使用annotate()函数将文本注释添加到散点图中的每个数据点上。

具体步骤如下：

1. 创建散点图

2. 遍历每个数据点，并使用annotate()函数添加文本注释

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plt.scatter(x, y)

# 添加数据点的坐标文本注释
for i in range(len(x)):
    plt.annotate(f'({x[i]}, {y[i]})', xy=(x[i], y[i]), textcoords='offset points', xytext=(0,10), ha='center')
    
plt.show()

在上面的示例代码中，`annotate()`函数的参数如下：

- `s`：要添加的文本注释内容，这里使用了f-string格式化字符串，将数据点的坐标表示为文本注释。

- `xy`：被注释的数据点的坐标

- `textcoords`：文本注释的位置设置，这里设置为相对于被注释点的偏移量（offset points）

- `xytext`：文本注释的偏移量，这里设置为在被注释点的正上方10个像素

- `ha`：水平对齐方式，这里设置为居中对齐

运行上述代码，即可在散点图上看到每个数据点的坐标文本注释。

用matplotlib在柱形图上方表示出y坐标

可以使用Matplotlib的annotate()函数在柱形图上添加文本，来表示y坐标。示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
y = np.array([20, 35, 25, 30, 15])

# 绘制柱形图
plt.bar(x, y)

# 在每个柱形图上方添加文本
for i, v in enumerate(y):
    plt.annotate(str(v), xy=(i, v), ha='center', va='bottom')

# 显示图像
plt.show()

这段代码会生成一个柱形图，每个柱形图上方都会显示对应的y坐标值。annotate()函数的参数说明如下：

- `str(v)`：要显示的文本内容，这里是对应的y坐标值。
- `xy=(i, v)`：文本的位置，i表示x坐标，v表示y坐标。
- `ha='center'`：文本水平对齐方式，这里设置为居中对齐。
- `va='bottom'`：文本垂直对齐方式，这里设置为底部对齐。