以编程方式调整绘图宽度以适应y轴编号

Question

我正在绘制一个图表，其中y轴上的数字可能会变化很大，需要一种方法来以编程方式确定一个好的绘图宽度，以便它们适合。我目前正在使用以下可怕的黑客攻击，但它不是很强大。例如，如果ymin和ymax为1和2，那么这些都是1位数字，但实际的刻度标签将是＆＃34; 1.3＆＃34;。有没有办法获得matplotlib实际使用的刻度标签列表，仅给出ymin和ymax？

ymin, ymax = 1, 1e8

nd = max(len(str(ymin)),  # number of digits (at most) in y-axis numbers
         len(str(ymax)))
wN = .05 + .01*nd # width of the numbers on the y-axis ticks (ymin to ymax)

plt.axes([wN, .06, 1-wN-.01, 1-.12]) # [left, bottom, width, height]
plt.ylabel("the y-axis label")
yticker = matplotlib.ticker.ScalarFormatter()
yticker.set_scientific(False)
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(yticker)

plt.axis([0, 9, ymin, ymax])

Answer 1

要获取刻度值，请使用

plt.xticks()
plt.yticks()

这将显示图中的值。您可以手动更改它们，例如

plot.yticks(linspace(ymin,ymax,10))

会在ymin和ymax之间为您提供10个均匀间隔的刻度。

有一种方法可以手动设置标签。例如，您可能需要以下刻度值

tick_vals = numpy.linspace(0,1,4)

显示为[0.0, .33, 0.67, 1.0]，您可以使用round功能设置刻度标签。参数2表示舍入到两位数：

tick_labels = [round(tick_vals[i],2) for i in range(len(tick_vals))]

然后使用

设置刻度标签

plt.yticks(tick_vals, tick_labels)

实际的y轴将缩放以匹配tick_vals设置的值，但它们将根据tick_labels重新标记。在这种情况下，您负责确保您的刻度标签实际上代表轴上的内容。

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注意：我使用过

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

在这个答案中。

Answer 2

从matplotlib 1.1开始，有一个

tight_layout() # or fig.tight_layout() -- depending on the interface
               #                          You are using

并自动调整宽度。它允许指定填充：请参阅the docs。

有时需要手动调整边距：例如，当您将图例放在轴外时。在这种情况下，可以调用

subplots_adjust(bottom=0.1, top=0.9, left=0.1, right=0.95) # or fig.subplots_adjust ...

但请注意，必须在savefig或show之前调用这两个命令。