大家好，今天来聊聊一些遗漏的matplotlib细节，通过查缺补漏的方式来结束这一版块的学习。以下是今天的学习内容：

1.标签与坐标轴重叠的解决方法

2.给坐标轴添加箭头

3.坐标标签的能见度问题

4.对数坐标轴

5.图中图

6.公式的插入

标签与坐标轴重叠的解决方法

对于这一问题，如果标签是纯数字，那么不必担心，matplotlib会自动隐藏一部分坐标标签数据来达到可观的效果，但是如果标签是文字，那么有时候就可能一团糟，比如…

这样的图简直能把像我这样有强迫症的人逼疯啊！！废话不多说了，开搞！下面给出两种解决方法，仅供参考

方法一：拓宽横轴

方法二：旋转标签

给坐标轴添加箭头

说实话，个人觉得这个没有太大的必要，不过在学习阶段，多琢磨还是好的，首先绘制一个没有箭头的坐标轴。

为了给坐标轴添加箭头，引入mpl_toolkits.axisartist，由名字就可以看出，它就是专攻坐标轴的。

不知道大家能不能看清楚x轴和y轴的箭头的差别，其中一个是实心的箭头，另一个是普通的箭头。

坐标标签的能见度问题

有些图的坐标标签或其他文字等会不可避免地被线条给挡住，遇到这种情况应该如何解决呢？

（ps:脑子有病吧，线条画那么粗干嘛？能吃？）

显然，这是由于线条在数字的上层，所以数字被挡住了，那么我们只要将数字移到线条的上层不就解决问题了吗？其实很简单，把plt.plot(x1,y1,linewidth=15)改为plt.plot(x1,y1,linewidth=15,zorder=1)就行。zorder参数就是用来控制它的层级的。

得到的结果如下：

那么问题又来了，如果我的线条是黑色的呢？比如

这下子你再怎么移上来都没用了吧（除了改变标签的颜色），我们只能换另外一种方法了：先给标签一个白色背景（为了显示标签），然后设置一个透明度（为了显示线条）就可以了。

简单解释以下第7行的[1:5]，不知道读者会不会觉得应该是[0:4]，如果ax.get_yticklabels()只是图中的标签的话，那么肯定就是[0:4]，但其实不是，而是从-1.25到1.25，所以应该是[1:5]。

对数坐标轴

先给大家看一张图

如果不看上面的数据，你能看出B点的纵坐标其实是A点纵坐标的10000倍吗？我想应该看不出吧，出现这种情况的原因就是数据变化太快了，为了解决这一问题，应该使用对数纵坐标来减缓变化。

图中图

对于这一问题，我就不做过多解释了，大家注意百分比就行。下面给个示例吧。

公式的插入

插入公式需要熟悉LaTex语法，这个我也不懂，不过需要用到的时候上网查找就可以了。下面仅给出基本的语法

好了，matplotlib的学习就先告一段落了，接下来的计划是学习seaborn。

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