记录使用 matplotlib 过程中踩过的一些细节：保存 SVG、坐标轴对齐、刻度步长、图例与轴标签的设置方法。

1 将图片保存为 SVG 格式

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 2]) plt.savefig(fname="figure.svg", format="svg")

format 支持的格式取决于后端，多数后端支持 png、pdf、ps、eps、svg。也可不传 format，直接由文件名扩展名推断。

2 坐标轴不重合（x 轴起点不在 y 轴）

画完图后有时 x 轴起点不在 y 轴上（左侧留白 / 被截断），此时通过设置 x 轴范围来修正：

plt.xlim(0, 24) # 强制 x 轴从 0 开始

也可同时收窄到数据实际范围以去除边界留白：

plt.margins(x=0) # 去除 x 轴两侧多余边距

3 设置 x 轴的范围和步长

绘制时间轴（如一天 24 小时）时，使用 xticks 精确控制刻度位置：

import numpy as np # 设置 x 轴刻度为 -1 到 24，步长 1 plt.xticks(np.arange(-1, 24, 1))

4 画图例（legend）

plt.plot(x, y1, label="pv") plt.plot(x, y2, label="uv") plt.legend() # 显示图例 plt.legend(loc="upper right") # 指定位置

loc 取值	位置
"best"	自动选择
"upper right"	右上
"upper left"	左上
"lower right" / "lower left"	右下 / 左下
"center"	中央

5 设置 x / y 轴标签

plt.xlabel("time") plt.ylabel("pv")

注意：xlabel 与 ylabel 各对应一个轴，不要混淆。示例中常见错误是两行都写 plt.xlabel，导致 y 轴没有标签。

6 更多常用调整

# 设置标题 plt.title("daily pv/uv") # 设置 y 轴范围 plt.ylim(0, 10000) # 坐标轴标签旋转，避免重叠 plt.xticks(rotation=45) # 紧凑布局，保存前常用 plt.tight_layout()

7 常见问题

• 保存后的空白过大：保存时加 bbox_inches="tight" 裁掉多余空白。
• SVG 打开后文字变形：可改用 format="pdf" 或嵌入字体（svg.fonttype="path"）。
• 刻度太密/太疏：用 plt.xticks(np.arange(start, stop, step)) 或 plt.gca().xaxis.set_major_locator(...) 控制。