如果第一个或最后一个y值为NaN/None，则matplotlib会弄乱X轴。这正常吗？

在

subplot.plot（[1,2,3]，[8,9,10]）

之后，

subplot.axis（）

返回大致从1到3的x轴

但是在

子绘图（[1,2,3]，[None，None，None]）

之后，x从0变为1

在

子图（[1,2,3]，[8,9,None]）

之后，它从1变为2

这正常吗？在这种情况下，我应该怎么做才能得到正确的图表？（例如，如果all

None

，则为1到3的空图表）

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IIUC，这是正常的，因为

plt

将忽略

None

数据。要更改限制，可以将限制设置为

xaxis

：

def create_plot(ydata):
    xvals = [1,2,3]

    fig = plt.figure()
    subplot = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    subplot.scatter(xvals, ydata)

    # set the limit
    subplot.set_xlim(min(xvals), max(xvals))

    x1, x2, y1, y2 = subplot.axis()
    print(f"X axis goes from {x1} to {x2} when ydata={ydata}")

是的，这很正常

如果

ax.plot（[1,2,3]，[None，None，None]）

没有要打印的数据，因此轴不会自动缩放并保持默认的

[0,1]

视图限制

如果

ax.plot（[1,2,3]，[8,9,None]）

，则只显示

（1,8）

和

（2,9）

。因此，x轴范围为1到2

如果要获得相同的x轴限制（带或不带数据），可以更新数据限制

ax.update_datalim(np.c_[xdata,[0]*len(xdata)], updatey=False)
ax.autoscale()

完整示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def create_plot(ydata):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    xdata = [1, 2, 3]
    ax.scatter(xdata, ydata)
    ax.update_datalim(np.c_[xdata,[0]*len(xdata)], updatey=False)
    ax.autoscale()
    x1, x2, y1, y2 = ax.axis()
    print(f"X axis goes from {x1} to {x2} when ydata={ydata}")

create_plot([8, 9, 10])
create_plot([None, None, None])
create_plot([8, 9, None])

plt.show()

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我选择这个作为公认的答案，因为它更清楚地解释了这个问题。然而@QuangHoang的答案有一个更简单的解决方案（它使用

set\uxlim（）

），这就是我使用的。非常感谢两位！

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def create_plot(ydata):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    xdata = [1, 2, 3]
    ax.scatter(xdata, ydata)
    ax.update_datalim(np.c_[xdata,[0]*len(xdata)], updatey=False)
    ax.autoscale()
    x1, x2, y1, y2 = ax.axis()
    print(f"X axis goes from {x1} to {x2} when ydata={ydata}")

create_plot([8, 9, 10])
create_plot([None, None, None])
create_plot([8, 9, None])

plt.show()