matplotlib：刻度标签位置未得到一致实施

Question

最近，我发布了this question关于创建边框和控制刻度标签位置的信息。 @ImportanceOfBeingErnest有几种控制边框的好方法，但是我留下了刻度标签位置问题。

我能够追踪到我提到的post，有关使用变换来控制刻度标签位置填充（也由@ImportanceOfBeingErnest进行了解释）。我能够实施此解决方案来更改刻度标签的位置，但发现了一个我无法解决的问题。

启动绘图时（使用所需的刻度标签位置），一切看起来都很好（请参见下面的第一个图）。但是，随着数据的更新（这是我的应用程序在用户向数据集中添加新数据时发生的情况），有时刻度标签的位置仍然保留正确的位置（即使用指定的填充），但有时却没有。有时它处于“默认”（未填充）位置，有时它似乎是在错误的方向上填充的，依此类推。实际上，它看起来是相当随机的。请参阅下面的其他数字。

下面是我在完整代码中看到的简单示例。为了使它保持“最小”状态，我正在初始化一个没有数据的绘图，并且第一个和最后一个刻度标签会根据需要进行调整，然后以循环方式将随机的一组点更新到绘图中（4次）。正如我所提到的，有时候很好，有时不是。

您知道发生了什么事以及如何解决该问题，以使第一个和最后一个刻度标签始终在绘图区域内填充，以使它们不会被寄宿生覆盖吗？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms


def update_data(a):
    X = np.random.randint(low=-9, high=9, size=10)
    Y = np.random.randint(low=-9, high=9, size=10)
    ax.set(xlim=[np.floor(np.min(X) - 1), np.ceil(np.max(X) + 1)], ylim=[np.floor(np.min(Y) - 1), np.ceil(np.max(Y) + 1)])
    ax.scatter(X, Y, c="b", marker="o", s=40)


if __name__ == '__main__':
    plt.ion()

    fig, ax = plt.subplots()
    ax2 = fig.add_subplot(111)
    ax2.patch.set_visible(False)
    ax2.tick_params(left=False, bottom=False, labelleft=False, labelbottom=False)
    for _, sp in ax2.spines.items():
        sp.set_linewidth(3)

    ax.axis([-10, 10, -10, 10])
    ax.spines['left'].set_position('zero')
    ax.spines['bottom'].set_position('zero')
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)

    plt.setp(ax.xaxis.get_majorticklabels()[0], ha='left')
    plt.setp(ax.xaxis.get_majorticklabels()[-1], ha='right')
    plt.setp(ax.yaxis.get_majorticklabels()[0], va='bottom')
    plt.setp(ax.yaxis.get_majorticklabels()[-1], va='top')
    delx = 5 / 72.
    dely = 5 / 72.
    offsetX = matplotlib.transforms.ScaledTranslation(delx, 0, fig.dpi_scale_trans)
    offsetY = matplotlib.transforms.ScaledTranslation(0, dely, fig.dpi_scale_trans)
    ax.xaxis.get_majorticklabels()[0].set_transform(ax.xaxis.get_majorticklabels()[0].get_transform() + offsetX)
    ax.xaxis.get_majorticklabels()[-1].set_transform(ax.xaxis.get_majorticklabels()[-1].get_transform() - offsetX)
    ax.yaxis.get_majorticklabels()[0].set_transform(ax.yaxis.get_majorticklabels()[0].get_transform() + offsetY)
    ax.yaxis.get_majorticklabels()[-1].set_transform(ax.yaxis.get_majorticklabels()[-1].get_transform() - offsetY)

    ax.grid(True)
    fig.set_tight_layout(True)

    ax.scatter([], [], c="b", marker="o", s=40)
    plt.show()
    plt.pause(3)

    for a in range(1, 4):
        update_data(a)
        plt.pause(3)
        plt.draw()