Python Matplotlib-更改自动轴范围

我对数据使用自动轴范围

例如，当我使用-29和+31之间的x数据时

ax = plt.gca()
xsta, xend = ax.get_xlim()

我得到-30和40，这不适合描述数据范围。我希望看到轴范围四舍五入到5，即限制为-30和35

有可能吗？或者，是否可以获得x轴数据的精确范围（-29,31），然后编写算法手动更改该范围（使用

set_xlim

）

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感谢帮助。

要将轴xlim设置为数据的精确范围，请将

ax.xlim（）

方法与内置的

min（）

和

max（）

功能结合使用：

#x could be a list like [0,3,5,6,15]
ax = plt.gca()
ax.xlim([min(x), max(x)]) # evaluates to ax.xlim([0, 15]) with example data above

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当您知道需要5的倍数时，请根据数据的x范围修改限制：

import math
import matplotlib.pyplot as pet
#your plotting here
xmin = min( <data_x> )
xmax = max( <data_x> ) 
ax = plt.gca()
ax.set_xlim( [5*math.floor(xmin/5.0), 5*math.ceil(xmax/5.0)]  )

导入数学
将matplotlib.pyplot作为pet导入
#你在这里策划的
xmin=min（）
xmax=最大值（）
ax=plt.gca（）
ax.set_xlim（[5*math.floor（xmin/5.0），5*math.ceil（xmax/5.0）]）

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请注意，由于

int/int

忽略了小数部分，因此必须按浮点

5.0

进行除法。例如

5*math.ceil（6/5）

中的

xmax=6

将返回

5

，这将切断您的数据，而

5*math.ceil（6/5.0）

给出所需的

5*math.ceil（1.2）=5*2=10

，首先，让我们建立一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-29, 31], [-29, 31])
plt.show()

如果您想知道手动指定所述内容的数据范围，可以使用：

ax.xaxis.get_data_interval()
ax.yaxis.get_data_interval()

然而，想要改变数据限制的简单填充是很常见的。在这种情况下，请使用

ax.margins（某些百分比）

。例如，这将用数据范围的5%填充限制：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-29, 31], [-29, 31])
ax.margins(0.05)
plt.show()

要返回到原始场景，可以手动使轴限制仅使用5的倍数（但不更改刻度等）：

我们还可以通过对每个轴的定位器进行子类化来完成相同的任务：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import AutoLocator

class MyLocator(AutoLocator):
    def view_limits(self, vmin, vmax):
        multiplier = 5.0
        vmin = multiplier * np.floor(vmin / multiplier)
        vmax = multiplier * np.ceil(vmax / multiplier)
        return vmin, vmax

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-29, 31], [-29, 31])

ax.xaxis.set_major_locator(MyLocator())
ax.yaxis.set_major_locator(MyLocator())
ax.autoscale()

plt.show()

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使用

axis

函数。是的，我也有这个想法，但如果图形上有许多绘图，则意味着必须分别检查每个绘图。我在找get_data_interval函数。是的，

get_data_interval

就是我要找的。谢谢

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import AutoLocator

class MyLocator(AutoLocator):
    def view_limits(self, vmin, vmax):
        multiplier = 5.0
        vmin = multiplier * np.floor(vmin / multiplier)
        vmax = multiplier * np.ceil(vmax / multiplier)
        return vmin, vmax

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-29, 31], [-29, 31])

ax.xaxis.set_major_locator(MyLocator())
ax.yaxis.set_major_locator(MyLocator())
ax.autoscale()

plt.show()