matplotlib.pyplot画出来的图，有时候看着挺别扭的：
别扭在哪？matplotlib默认的坐标轴竟然不是以(0,0)为原点。这就需要我们自己调整坐标轴的位置了。
先抛出结论：
1，刻度（ticks）的颜色独立于边线(spine)
2，刻度（ticks）的位置则依附于边线（spine）
3，可以通过设置边线（spine）来更改坐标轴的位置
看不懂？go on↓
如图“我是甲”，这是y=2*np.sin(x)+0.5的默认曲线图，没有做任何格式设置，代码如下：
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure("我是甲") ax=fig.add_subplot(111) line,=ax.plot(x, 2*np.sin(x)+0.5) plt.show生成图片如下：
如下图箭头标注，曲线上下左右的四条边线称为spine，左边线就是ax.spines['left']：
有些和我一样帅的朋友可能会问：边线(spine)和刻度（ticks）是啥关系？尝试更改左边线的颜色：
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure("我是乙") ax=fig.add_subplot(111) ax.spines['left'].set_color('yellow') #左边线设置为黄色 line,=ax.plot(x, 2*np.sin(x)+0.5) plt.show得到图像如乙：
只是左边线变黄了，刻度还是黑色。那么如何更改刻度颜色呢？添加一行代码：
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure("我是丙") ax=fig.add_subplot(111) ax.spines['left'].set_color('yellow') #左边线设置为黄色 ax.xaxis.set_tick_params(color='red',colors='green') #设置X轴刻度颜色 line,=ax.plot(x, 2*np.sin(x)+0.5) plt.show得到的图像如丙，可以看到X轴刻度线和刻度值的颜色分别变成了红和绿，而X轴的颜色还是黑色：
至此，我们可以得到结论1：
1，刻度（ticks）的颜色独立于边线(spine)
把花里胡哨的颜色设置删掉，设置一下下边线的位置：
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure("我是丁") ax=fig.add_subplot(111) ax.spines['bottom'].set_position(('data',2)) #下边线位置放到数值为2的位置 line,=ax.plot(x, 2*np.sin(x)+0.5) plt.show得的图像如丁，可以看到刻度跟着下边线一块儿挪走了：
解释一下添加的那行代码。‘bottom'表示是下边线，(’data', 2 )表示是下边线放到data为2的位置。那么data是啥？ 就是Y轴上刻度为2的地方。
所以结论2、3也有了：
2，刻度（ticks）的位置则依附于边线（spine）
3，可以通过设置边线（spine）来更改坐标轴的位置
事实上，可以通过
ax.xaxis.set_ticks_position('top')来设置上边线为X轴.类似地，如果你希望右边线作为Y轴，就写一句：
ax.yaxis.set_ticks_position('right')
官方文档对set_position的说明如下：
啥意思？
确定边线的位置有三种操作。
如果是’data'，就是按照刻度值来，这个咱已经知道了
如果是'outward'呢？就是根据距离边缘位置的距离
如果是'axes'呢？就是根据坐标轴的百分比，数字取值只能是0.0~1.0
我知道这么解释你是肯定看不懂的，再帅也看不懂。所以上实例：
1，'outward'用法：
设置下边线的'outward'为12：
ax.spines['bottom'].set_position(('outward',12)) #下边线偏离边缘距离为12↑可以看到下边线往下跑了些。
再把下边线的‘outward'设为-17：
ax.spines['bottom'].set_position(('outward',-17)) #下边线偏离边缘距离为-17嗯，下边线就往上跑了17
2，'axes'用法
这回我们搞搞右边线。将右边线的’axes'设为0.3：
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure("我是己") ax=fig.add_subplot(111) ax.spines['right'].set_position(('axes',0.3)) #右边线移到30%的位置 line,=ax.plot(x, 2*np.sin(x)+0.5) plt.show得到了己图：
嗯，右边线跑到了整个图像的左边起30%的位置
3，'center'和'zero'
为了图省事，其实我们可以直接用'center'把边线挪到正中，相当于（'axes', 0.5），这次我们处理的是上边线。如图庚：
也可以用'zero'把边线移到刻度为0的地方，相当于('data', 0)，还是处理的上边线，如图辛：
（不需要写结尾）
