我怎样才能更改 x 轴以使其没有空白?

2024-12-23 08:43:00
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摘要:问题描述:因此,目前正在学习如何导入数据并在 matplotlib 中使用它,尽管我有书中的精确代码,但我遇到了麻烦。这就是图表的样子,但我的问题是如何才能使 x 轴的起点和终点之间没有空白。以下是代码:import csv from matplotlib import pyplot as plt from...

问题描述:

因此,目前正在学习如何导入数据并在 matplotlib 中使用它,尽管我有书中的精确代码,但我遇到了麻烦。

在此处输入图片描述

这就是图表的样子,但我的问题是如何才能使 x 轴的起点和终点之间没有空白。

以下是代码:

import csv

from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime

# Get dates and high temperatures from file.
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
    reader = csv.reader(f)
    header_row = next(reader)

    #for index, column_header in enumerate(header_row):
        #print(index, column_header)
    dates, highs = [], []
    for row in reader:
        current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")
        dates.append(current_date)

        high = int(row[1])
        highs.append(high)

# Plot data. 
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10,6))
plt.plot(dates, highs, c='red')


# Format plot.
plt.title("Daily high temperatures, July 2014", fontsize=24)
plt.xlabel('', fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)

plt.show()

解决方案 1:

边缘处自动设置了边距,以确保数据能够很好地适应轴脊。在这种情况下,y 轴上可能需要这样的边距。默认情况下,它以0.05轴跨度为单位进行设置。

要将边距设置为0x 轴,请使用

plt.margins(x=0)

或者

ax.margins(x=0)

取决于上下文。另请参阅文档。

如果你想消除整个脚本中的边距,你可以使用

plt.rcParams['axes.xmargin'] = 0

在脚本的开头(y当然也一样)。如果你想彻底永久地去掉边距,你可能需要更改matplotlib rc 文件中的相应行:

axes.xmargin : 0
axes.ymargin : 0

例子

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset('tips')

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
tips.plot(ax=ax1, title='Default Margin')
tips.plot(ax=ax2, title='Margins: x=0')
ax2.margins(x=0)

在此处输入图片描述


或者,使用plt.xlim(..)ax.set_xlim(..)手动设置轴的限制,使得没有留下空白。

解决方案 2:

如果您只想删除一侧的边距而不删除另一侧的边距,例如删除右侧的边距但不删除左侧的边距,则可以set_xlim()在 matplotlib 轴对象上使用。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import math

max_x_value = 100

x_values = [i for i in range (1, max_x_value + 1)]
y_values = [math.log(i) for i in x_values] 

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
sn.lineplot(ax=ax1, x=x_values, y=y_values)
sn.lineplot(ax=ax2, x=x_values, y=y_values)
ax2.set_xlim(-5, max_x_value) # tune the -5 to your needs

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