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這篇文章給大家介紹Matplotlib庫基礎中如何自動調整函數,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。
在matplotlib中,軸Axes的位置以標準化圖形坐標指定,可能發生的情況是軸標簽、標題、刻度標簽等等會超出圖形區域,導致顯示不全。Matplotlib v1.1 引入了一個新的命令tight_layout(),作用是自動調整子圖參數,使之填充整個圖像區域。
調用plt.show()函數時會自動運行tight_layout()函數,如下所示:
def show(self): self.figure.tight_layout() FigureCanvasAgg.draw(self) if PORT is None: return if matplotlib.__version__ < '1.2': buffer = self.tostring_rgb(0, 0) else: buffer = self.tostring_rgb() if len(set(buffer)) <= 1: # do not plot empty return render = self.get_renderer() width = int(render.width) plot_index = index if os.getenv("PYCHARM_MATPLOTLIB_INTERACTIVE", False) else -1 try: sock = socket.socket() sock.connect((HOST, PORT)) sock.send(struct.pack('>i', width)) sock.send(struct.pack('>i', plot_index)) sock.send(struct.pack('>i', len(buffer))) sock.send(buffer) except OSError as _: # nothing bad. It just means, that our tool window doesn't run yet pass
我們通過以下一個例程來介紹,最終的顯示效果如下所示:
fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax2 = fig.add_subplot(212) ax1.plot(np.arange(10), np.random.randint(0, 10, 10), ls='-', c='r', lw=1) ax2.plot(np.arange(10), np.random.randint(10, 20, 10), ls='-', c='y', lw=1) plt.show()
不過很多時候會出現tight_layout()不工作的情況,比如出現以下提示:
UserWarning: This figure includes Axes that are not compatible with tight_layout, so results might be incorrect. warnings.warn("This figure includes Axes that are not compatible "
這個警告的原因是tight_layout這個函數出錯了,警告語句出現的原因時axes列表為空,tight_layout()中相應的代碼,如下所示:
subplotspec_list = get_subplotspec_list(self.axes) if None in subplotspec_list: cbook._warn_external("This figure includes Axes that are not " "compatible with tight_layout, so results " "might be incorrect.")
可見這個函數并不太穩定。tight_layout不起作用的時候,繪圖效果如下所示,可見子圖并沒有填充整個圖像區域。
網上搜索了下發現也有類似的情況出現,附上部分案例的截圖:
接下來我們嘗試下解決方法,tight_layout在plt.savefig的調用方式相對比較穩定,我們將plt.show()函數替換為plt.savefig函數,替換后會在本地另外為png圖片,該圖片中子圖填充了整個圖像區域。
plt.savefig('fig.png', bbox_inches='tight') # 替換 plt.show()
關于Matplotlib庫基礎中如何自動調整函數就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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