在数据可视化的世界里，Matplotlib是那把魔法棒，让枯燥的数据跃然纸上，而掌控这把魔法棒的核心，就是对坐标轴的精妙操作。今天，就让我们一起揭开Matplotlib坐标轴设置的神秘面纱，配上易记的顺口溜，让你的数据可视化之路畅通无阻！
一、轴标签和标题：基础篇
- xlabel & ylabel：设定X轴和Y轴的标签。
plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel('Y Axis Label') - title：为图表加上一个标题。
plt.title('Your Chart Title')
二、轴范围定制：精细篇
- xlim & ylim：设置X轴和Y轴的显示范围。
plt.xlim(0, 10) plt.ylim(-1, 1) - xticks & yticks：设置轴上的刻度值。
plt.xticks([0, 5, 10]) plt.yticks([-1, 0, 1]) - tick_params：调整刻度的样式。
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10)
三、面向对象接口：高级篇
- set_xlabel & set_ylabel：在Axes对象上设置轴标签。
ax.set_xlabel('X Axis Label') ax.set_ylabel('Y Axis Label') - set_xlim & set_ylim：在Axes对象上定制轴范围。
ax.set_xlim(0, 10) ax.set_ylim(-1, 1) - set_xticks & set_yticks：在Axes对象上指定刻度。
ax.set_xticks([0, 5, 10]) ax.set_yticks([-1, 0, 1]) - set_xticklabels & set_yticklabels：在Axes对象上自定义刻度标签。
ax.set_xticklabels(['Low', 'Medium', 'High']) ax.set_yticklabels(['Negative', 'Zero', 'Positive'])
四、网格线和双轴使用：终极篇
- grid：添加网格线。
plt.grid(True) - twinx & twiny：创建共享轴的双轴图表。
ax2 = ax.twinx() - subplot：创建子图。
plt.subplot(1, 2, 1) - subplots_adjust：调整子图布局。
plt.subplots_adjust(wspace=0.5)
五、集大成者：示例大合集
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('X Axis Label')
ax.set_ylabel('Y Axis Label')
ax.set_title('Your Chart Title')
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1)
ax.set_xticks([0, 5, 10])
ax.set_yticks([-1, 0, 1])
ax.grid(True)