Question

我想找出matplotlib Axes对象内数据的确切范围；即它们的最高和最低x值，以及最高和最低y值。（我的特定应用程序只需要我就能确定最大的x值，且误差小于0.5，但我对一般情况感到好奇。）

您应该使用Axes.get_xlim()和.get_ylim()来获取轴对象的范围，但是由于有余量，这些限制将略微超出数据限制。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(range(100), range(100))
ax = plt.gca()
print(ax.get_xlim()) # prints (-4.95, 103.95)

边距由Axes.margins()给出，是轴的一部分，那么如果减去这些边距怎么办？我们最终低估了极限：

xlim, xmargin = ax.get_xlim(), ax.margins()[0]
width = xlim[1] - xlim[0]
lower_xlim = xlim[0] + width*xmargin # 0.495, should be 0
upper_xlim = xlim[1] - width*xmargin # 98.505, should be 99

通过反复试验，我们发现如果将更正项乘以10/11，我们最终会达到目标：

lower_xlim = xlim[0] + width*xmargin*10/11 # 0.
upper_xlim = xlim[1] - width*xmargin*10/11 # 99.

仔细检查了不同的数据范围和边距大小后，发现实际因素是：

lower_xlim = xlim[0] + width*5/110 # 0.
upper_xlim = xlim[1] - width*5/110 # 99.

非常奇怪，但是效果很好。除非...如果我们使用Axes.imshow()而不是Axes.plot()怎么办？在这种情况下，绘图没有边距（如果Axes.use_sticky_edges()是True，这是默认设置），但是Axes.margins()的结果是相同的。另外，这可能会因在当前范围之外添加非数据艺术家（例如文本框）而变得混乱。（也许。我从未尝试过。）

我知道查找数据限制的简单方法是遍历Axes对象中的所有数据并计算其最大值和最小值。这可以通过使用Axes.get_children()查找Axes对象的艺术家，并从提供方法.get_data()的艺术家那里获取数据来完成。但这在计算上非常昂贵。

有更好的方法吗？还是我的5/110骇客再好不过了？为什么甚至需要5/110系数？为什么不依赖xmargin？（我应该先打Axes.autoscale()吗？）

Answer 1

这应该正常工作：

lower_xlim = xlim[0] + (0.5 * xmargin) / (0.5 + xmargin) * width
upper_xlim = xlim[1] - (0.5 * xmargin) / (0.5 + xmargin) * width

在matplotlib中获得轴的绘图区域的真实限制？

1 个答案: