如何更改 matplotlib 中的 x 轴以便没有空格？答案

【问题标题】：How can I change the x axis in matplotlib so there is no white space?如何更改 matplotlib 中的 x 轴以便没有空格？
【发布时间】：2017-06-22 02:17:00
【问题描述】：

所以目前正在学习如何在 matplotlib 中导入数据并使用它，即使我有书中的确切代码，我也遇到了麻烦。

这就是情节的样子，但我的问题是如何在 x 轴的起点和终点之间没有空白的地方得到它。

代码如下：

import csv

from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime

# Get dates and high temperatures from file.
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
    reader = csv.reader(f)
    header_row = next(reader)

    #for index, column_header in enumerate(header_row):
        #print(index, column_header)
    dates, highs = [], []
    for row in reader:
        current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")
        dates.append(current_date)

        high = int(row[1])
        highs.append(high)

# Plot data. 
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10,6))
plt.plot(dates, highs, c='red')


# Format plot.
plt.title("Daily high temperatures, July 2014", fontsize=24)
plt.xlabel('', fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)

plt.show()

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

在边缘设置了自动边距，以确保数据很好地适合轴脊。在这种情况下，在 y 轴上可能需要这样的余量。默认设置为0.05，以轴跨度为单位。

要将 x 轴上的边距设置为 0，请使用

plt.margins(x=0)

或

ax.margins(x=0)

取决于上下文。另见the documentation。

如果你想去掉整个脚本中的边距，你可以使用

plt.rcParams['axes.xmargin'] = 0

在脚本的开头（当然y 也是如此）。如果您想完全永久地消除边距，您可能需要更改matplotlib rc file 中的相应行：

axes.xmargin : 0
axes.ymargin : 0

示例

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset('tips')

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
tips.plot(ax=ax1, title='Default Margin')
tips.plot(ax=ax2, title='Margins: x=0')
ax2.margins(x=0)

或者，使用plt.xlim(..) 或ax.set_xlim(..) 手动设置坐标区的范围，以便没有剩余的空白。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您只想删除一侧而不是另一侧的边距，例如从右侧而不是从左侧删除边距，您可以在 matplotlib 轴对象上使用 set_xlim()。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import math

max_x_value = 100

x_values = [i for i in range (1, max_x_value + 1)]
y_values = [math.log(i) for i in x_values] 

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
sn.lineplot(ax=ax1, x=x_values, y=y_values)
sn.lineplot(ax=ax2, x=x_values, y=y_values)
ax2.set_xlim(-5, max_x_value) # tune the -5 to your needs

【讨论】：