可以使用函数xlabel()设置x轴的标题，使用函数ylabel()设置y轴的标题。

import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
plt.xlabel('A')
plt.ylabel('B')
plt.show()

绘制的图形为：

上面的方法对于只有一个坐标系的情况是适用的，但有时会同时存在多个坐标系，这时可以使用坐标系对象的set()函数带单独设置每个坐标系的坐标轴标题。

import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure(figsize=(6,7))
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
ax4=fig.add_subplot(2,2,4)
ax1.set(xlabel='one_x',ylabel='one_y')
ax2.set(xlabel='two_x',ylabel='two_y')
ax3.set(xlabel='three_x',ylabel='three_y')
ax4.set(xlabel='four_x',ylabel='four_y')
plt.show()

绘制的图形为：

可以通过xticks()和yticks()函数来设置刻度，它们的参数中，第1个表示刻度值，第2个表示刻度对应的标签。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
ax.plot(x,y)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Count')
plt.xticks(np.arange(1,7),['January','February','March','April','May','June'])
plt.yticks(np.arange(0,1800,300),['level0','level1','level2','level3','level4','level5'])
plt.show()

绘制的图形为：

对于存在多个坐标系的情况，还可以使用坐标系对象的set()函数来设置每个坐标系的刻度。其参数xticks和yticks表示x轴和y轴的刻度值，xticklabels和yticklabels表示刻度对应的标签。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
ax.plot(x,y)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Count')
ax.set(xticks=np.arange(1,7),
       xticklabels=['January','February','March','April','May','June'],
       yticks=np.arange(0,1800,300),
       yticklabels=['level0','level1','level2','level3','level4','level5'])
plt.show()

显示的图片与上面第一种方法是一样的。

坐标轴的显示区间可以手段设置，可以使用xlim()和ylim()函数来实现。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
ax.plot(x,y)
plt.xlim(-5,10)
plt.ylim(-1000,2000)
plt.show()

绘制的图形为：

对于多坐标系的情况，可以使用坐标系对象的set_xlim()和set_ylim()函数来实现。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
ax.plot(x,y)
ax.set_xlim(-5,10)
ax.set_ylim(-1000,2000)
plt.show()

以上代码的显示结果与第1个方法的结果一致。

可以设置不显示坐标轴，利用axis()函数来实现。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([56,885,457,695,1254,265])
ax.plot(x,y)
plt.axis('off')
plt.show()

绘制的图形为：