matplotlib图形边框自动调整一些边距

当我绘制matplotlib图时，我总是喜欢那里的边框框，但有时一些数据可能隐藏在边框旁边。 所以我希望我能把边界画得离有效数据稍微远一点。我知道我可以使用xlim（）和ylim（）手动调整它，但如果我更改了数据，它应该再次优化。 有没有一种方法可以自动在图形和边框之间保留一些边距

e、 g

代码将输出一个图形，如下所示：

---

台阶几乎被边界弄乱了！我希望保留一些空白，以便更好地查看数据

基于我上面评论的建议，但现在正确处理

时间戳

对象，从中可以获取参数

.value

，它是以纳秒为单位的时间。然后，您可以编写一个

autolim（）

函数来正确调整限制：

def autolim(pxmin=0.05, pxmax=0.05, pymin=0., pymax=0.05):
    from pandas.tslib import Timestamp

    ax = plt.gca()
    x, y = ax.lines[0].get_data()
    x = sorted(x)
    y = sorted(y)
    dx = x[-1].value - x[0].value
    dy = y[-1] - y[0]
    xmin = Timestamp(x[0].value - dx*pxmin)
    xmax = Timestamp(x[-1].value + dx*pxmax)
    ymin = y[0] - dy*pymin
    ymax = y[-1] + dy*pymax
    ax.set_xlim(xmin, xmax)
    ax.set_ylim(ymin, ymax)

如果在代码的

plt.show（）

行之前调用此函数，则应获得：

---

您只是想调整轴的限制吗？可能是相同的行为，但希望它能自动在数据边框上添加更多空间。什么是数据边框？你想在轴和图形边缘之间的边距上留更多的空间，还是在艺术家和轴之间留更多的空间？@甲壳虫J也许你可以做

plt.xlim（0.9*min（x），1.1*max（x））

，

plt.ylim（min（y），1.1*max（y））

或者类似的事情，这几乎是自动的……很好的建议，但似乎是：plt.xlim（.9*min（x），1.1*max（x））将报告错误：不支持的操作数类型*：“float”和“Timestamp”

def autolim(pxmin=0.05, pxmax=0.05, pymin=0., pymax=0.05):
    from pandas.tslib import Timestamp

    ax = plt.gca()
    x, y = ax.lines[0].get_data()
    x = sorted(x)
    y = sorted(y)
    dx = x[-1].value - x[0].value
    dy = y[-1] - y[0]
    xmin = Timestamp(x[0].value - dx*pxmin)
    xmax = Timestamp(x[-1].value + dx*pxmax)
    ymin = y[0] - dy*pymin
    ymax = y[-1] + dy*pymax
    ax.set_xlim(xmin, xmax)
    ax.set_ylim(ymin, ymax)