如何使用 matplotlib 以 mm/cm 为单位指定绘图的边距？

Question

示例

假设我有两个三角形：

• 具有点 (0, 0)、(10, 0)、(10, 0.5) 和的三角形
• 一个带点 (0, 0), (1, 0), (0.5, 11) 的三角形

在没有指定xlim 和ylim的情况下生成的两个图如下所示：

问题

我需要做什么才能满足下面列出的所有点？

• 使三角形可见，这样三角形的任何线都不会被轴隐藏
• 以毫米、厘米或其他单位为所有绘图指定相同边距。
  （在上面的示例中，仅使用了两个三角形。实际上我有 n 三角形。）
  边距是指三角形外点与轴之间的距离。

生成的图应如下所示 不同的是，用红色箭头标记的距离应该全部相同！

Answer 1

您的两个点为 (0, 0), (10, 0), (10, 0.5) 和 (0, 0), (1, 0), (0.5, 11) 的三角形将在 pylab 中表示为：

Ax = [0, 10, 10]
Ay = [0, 0, 0.5]
Bx = [0, 1, 0.5]
By = [0, 0, 11]

pylab.plot(Ax, Ay)
pylab.plot(Bx, By)

让我们看看最小的X值是多少：

lowestX = None

for x in Ax+Bx:
    if lowestX==None or x<lowestX:
        lowestX = x

让读者对highestX、lowestY和highestY做同样的练习。

现在，考虑 2 个单位的边界，您可以从最低和最高值中加/减这些单位并设置 xlim 和 ylim：

margin = 2

pylab.xlim([lowestX-margin, highestX+margin])
pylab.ylim([lowestY-margin, highestY+margin])

Answer 2

我不知道以厘米/毫米为单位的方法，但你可以用总尺寸的百分比来做：

# you don't really need this see bellow
#from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import pylab
import matplotlib.pyplot as plt

left,bottom,width,height = 0.2,0.1,0.6,0.6 # margins as % of canvas size 

fig = plt.figure(figsize=(4,4),facecolor="yellow") # figure size in Inches
fig.patch.set_alpha(0.8) # just a trick so you can see the difference 
                         # between the "canvas" and the axes
ax1 = plt.Axes(fig,[left,bottom,width,height])
ax1.plot([1,2,3,4],'b') # plot on the first axes you created
fig.add_axes(ax1)

ax1.plot([0,1,1,0,0], [0,0,1,1,0],"ro") # plot on the first axes you created
ax1.set_xlim([-1.1,2]) 
ax1.set_ylim([-1.1,2]) 

# pylab.plot([0,1,1,0,0], [0,0,1,1,0],"ro") avoid usig if you 
# want to control more frames in a plot
# see my answer here
#http://stackoverflow.com/questions/8176458/\
#remove-top-and-right-axis-in-matplotlib-after-\
#increasing-margins/8180844#8180844

# pdf = PdfPages("Test.pdf")# you don't really need this
# pylab.savefig(pdf, papertype = "a4", format = "pdf")
# automagically make your pdf like this
pylab.savefig("Test1.pdf", papertype="a4",facecolor='y')  
pylab.show()
pylab.close()       
# pdf.close()

输出是：

修正后的图像：