如何在图的中间画轴？

问题描述：

我想在 matplotib 中绘制一个图形，其中轴显示在图形本身内，而不是在侧面

我已经尝试过以下代码：

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def sigmoid(x):
    a = []
    for item in x:
        a.append(1/(1+math.exp(-item)))
    return a

x = np.arange(-10., 10., 0.2)
sig = sigmoid(x)

plt.plot(x,sig)
plt.show()

上面的代码显示图形如下：

我想要画的东西如下（图片来自维基百科）

这题描述了类似的问题，但是它在中间画了一条参考线，但没有轴。

解决方案 1：

其中一种方法是使用脊椎：

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def sigmoid(x):
    a = []
    for item in x:
        a.append(1/(1+math.exp(-item)))
    return a

    
x = np.arange(-10., 10., 0.2)
sig = sigmoid(x)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

# Move left y-axis and bottom x-axis to centre, passing through (0,0)
ax.spines['left'].set_position('center')
ax.spines['bottom'].set_position('center')

# Eliminate upper and right axes
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

# Show ticks in the left and lower axes only
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

plt.plot(x,sig)
plt.show()

显示：

解决方案 2：

基本上，我想对已接受的答案发表评论（但我的代表不允许这样做）。

ax.spines['bottom'].set_position('center')

绘制 x 轴，使其与 y 轴在其中心相交。如果 ylim 不对称，则意味着 x 轴不通过 y=0。Jblasco 的答案有这个缺点，相交点在 y=0.5（ymin=0.0 和 ymax=1.0 之间的中心）但是，原始问题的参考图具有在 0.0 处相互相交的轴（这在某种程度上是常规的或至少是常见的）。为了实现此行为，

ax.spines['bottom'].set_position('zero')

必须使用。请参见以下示例，其中“零”使轴在 0.0 处相交，尽管 x 和 y 的范围不对称。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#data generation
x = np.arange(-10,20,0.2)
y = 1.0/(1.0+np.exp(-x)) # nunpy does the calculation elementwise for you


fig, [ax0, ax1] = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8,4))

# Eliminate upper and right axes
ax0.spines['top'].set_visible(False)
ax0.spines['right'].set_visible(False)
# Show ticks on the left and lower axes only
ax0.xaxis.set_tick_params(bottom='on', top='off')
ax0.yaxis.set_tick_params(left='on', right='off')

# Move remaining spines to the center
ax0.set_title('center')
ax0.spines['bottom'].set_position('center') # spine for xaxis 
#    - will pass through the center of the y-values (which is 0)
ax0.spines['left'].set_position('center')  # spine for yaxis 
#    - will pass through the center of the x-values (which is 5)

ax0.plot(x,y)


# Eliminate upper and right axes
ax1.spines['top'].set_visible(False)
ax1.spines['right'].set_visible(False)
# Show ticks on the left and lower axes only (and let them protrude in both directions)
ax1.xaxis.set_tick_params(bottom='on', top='off', direction='inout')
ax1.yaxis.set_tick_params(left='on', right='off', direction='inout')

# Make spines pass through zero of the other axis
ax1.set_title('zero')
ax1.spines['bottom'].set_position('zero')
ax1.spines['left'].set_position('zero')

ax1.set_ylim(-0.4,1.0)

# No ticklabels at zero
ax1.set_xticks([-10,-5,5,10,15,20])
ax1.set_yticks([-0.4,-0.2,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0])

ax1.plot(x,y)

plt.show() 

最后说明：如果ax.spines['bottom'].set_position('zero')使用了但零不在绘制的 y 范围内，则轴将显示在更接近零的绘图边界上。

解决方案 3：

这个问题的标题是如何在中间画出脊柱，公认的答案正是这样做的，但你们画的是 S 型函数，并且该函数经过 y=0.5。所以我认为你想要的是根据您的数据居中的脊柱。Matplotlib 提供了脊柱位置数据（请参阅文档）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))
sigmoid = np.vectorize(sigmoid) #vectorize function
values=np.linspace(-10, 10) #generate values between -10 and 10
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

#spine placement data centered
ax.spines['left'].set_position(('data', 0.0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0.0))
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

plt.plot(values, sigmoid(values))
plt.show()

看起来像这样（Github）：

解决方案 4：

您可以简单地添加：

plt.axhline()
plt.axvline()

它没有固定在中心，但是可以非常轻松地完成工作。

工作示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def f(x):
    return np.sin(x) / (x/100)

delte = 100
Xs = np.arange(-delte, +delte +1, step=0.01)
Ys = np.array([f(x) for x in Xs])
plt.axhline(color='black', lw=0.5)
plt.axvline(color='black', lw=0.5)
plt.plot(Xs, Ys)
plt.show()

解决方案 5：

如果使用，您可以使用 Pandas 语法并只用一行matplotlib >= 3.4.2执行：

plt.gca().spines[:].set_position('center')

你可能会发现用三行代码来做会更简洁：

ax = plt.gca()
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
ax.spines[['left', 'bottom']].set_position('center')

请参阅此处的文档。

使用 检查您的 matplotlib 版本pip freeze并使用 进行更新pip install -U matplotlib。

解决方案 6：

根据最新的 MPL 文档：

ax = plt.axes()
ax.spines.left.set_position('zero')
ax.spines.bottom.set_position('zero')