# Axes.margins缩放粘性

此示例中的第一个图显示了如何使用边距而不是set_xlimset_ylim放大和缩小绘图。第二个图展示了某些方法和艺术家引入的边缘“粘性”的概念,以及如何有效地解决这个问题。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)


t1 = np.arange(0.0, 3.0, 0.01)

ax1 = plt.subplot(212)
ax1.margins(0.05)           # Default margin is 0.05, value 0 means fit
ax1.plot(t1, f(t1), 'k')

ax2 = plt.subplot(221)
ax2.margins(2, 2)           # Values >0.0 zoom out
ax2.plot(t1, f(t1), 'r')
ax2.set_title('Zoomed out')

ax3 = plt.subplot(222)
ax3.margins(x=0, y=-0.25)   # Values in (-0.5, 0.0) zooms in to center
ax3.plot(t1, f(t1), 'g')
ax3.set_title('Zoomed in')

plt.show()

Axes.margins示例

# 论某些绘图方法的“粘性”

一些绘图功能使轴限制为 “粘性(stickiness)” 或不受边距方法的影响。 例如,imshow 和pcolor期望用户希望限制在图中所示的像素周围紧密。 如果不需要此行为,则需要将 use_sticky_edges 设置为 False。请考虑以下示例:

一些绘图功能使轴限制“粘性(stickiness)”或免疫的边缘方法。例如,imShow和pcold期望用户希望限制紧在绘图中所示的像素周围。如果不需要此行为,则需要将use_clatice_edage设置为false。考虑以下示例:

y, x = np.mgrid[:5, 1:6]
poly_coords = [
    (0.25, 2.75), (3.25, 2.75),
    (2.25, 0.75), (0.25, 0.75)
]
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)

# Here we set the stickiness of the axes object...
# ax1 we'll leave as the default, which uses sticky edges
# and we'll turn off stickiness for ax2
ax2.use_sticky_edges = False

for ax, status in zip((ax1, ax2), ('Is', 'Is Not')):
    cells = ax.pcolor(x, y, x+y, cmap='inferno')  # sticky
    ax.add_patch(
        plt.Polygon(poly_coords, color='forestgreen', alpha=0.5)
    )  # not sticky
    ax.margins(x=0.1, y=0.05)
    ax.set_aspect('equal')
    ax.set_title('{} Sticky'.format(status))

plt.show()

Axes.margins示例2

# 参考

本例中显示了以下函数、方法的使用:

import matplotlib
matplotlib.axes.Axes.margins
matplotlib.pyplot.margins
matplotlib.axes.Axes.use_sticky_edges
matplotlib.axes.Axes.pcolor
matplotlib.pyplot.pcolor
matplotlib.pyplot.Polygon

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