自动缩放轴以包含注释

Question

有谁知道扩展绘图区域以包含注释的简单方法？我有一个图形，其中一些标签是长字符串和/或多行字符串，我想扩展轴以包含注释，而不是将它们剪切到轴上。

Autoscale_view 不这样做，并且 ax.relim 不拾取注释的位置，因此这似乎不是一个选项。

我尝试执行类似下面的代码的操作，该代码循环遍历所有注释（假设它们位于数据坐标中）以获取其范围，然后相应地更新轴，但理想情况下我不希望我的注释位于数据坐标中（它们与实际数据点有偏移）。

xmin, xmax = plt.xlim()
ymin, ymax = plt.ylim()
# expand figure to include labels
for l in my_labels:
    # get box surrounding text, in data coordinates
    bbox = l.get_window_extent(renderer=plt.gcf().canvas.get_renderer())
    l_xmin, l_ymin, l_xmax, l_ymax = bbox.extents
    xmin = min(xmin, l_xmin); xmax = max(xmax, l_xmax); ymin = min(ymin, l_ymin); ymax = max(ymax, l_ymax)
plt.xlim(xmin, xmax)
plt.ylim(ymin, ymax)

Answer 1

我也为此苦苦挣扎。关键是 matplotlib 在实际绘制文本之前无法确定文本有多大。因此，您需要显式调用

plt.draw()

，然后调整边界，然后再次绘制。

根据

文档

，get_window_extent方法应该以显示坐标而不是数据坐标给出答案。但是，如果画布尚未绘制，它似乎会响应您在

textcoords

关键字参数中指定的任何坐标系到

annotate

。这就是为什么上面的代码可以使用

textcoords='data'

，但不能使用

'offset points'

。

这是一个例子：

x = np.linspace(0,360,101)
y = np.sin(np.radians(x))

line, = plt.plot(x, y)
label = plt.annotate('finish', (360,0),
                     xytext=(12, 0), textcoords='offset points',
                     ha='left', va='center')

bbox = label.get_window_extent(plt.gcf().canvas.get_renderer())
print(bbox.extents)

array([ 12.     ,  -5.     ,  42.84375,   5.     ])

我们想要更改限制，使文本标签位于轴内。给出的

bbox

值没有多大帮助：因为它是相对于标记点的点：在 x 中偏移 12 点，一个字符串显然会超过 30 点长，采用 10 点字体（-5到 y 中的 5）。弄清楚如何从那里到达一组新的轴边界并不简单。

但是，如果我们在绘制完该方法后再次调用该方法，我们会得到一个完全不同的 bbox：

bbox = label.get_window_extent(plt.gcf().canvas.get_renderer())
print(bbox.extents)

现在我们得到了

array([ 578.36666667,  216.66666667,  609.21041667,  226.66666667])

这是显示坐标，我们可以像以前那样用

ax.transData

进行转换。因此，为了让我们的标签进入界限，我们可以这样做：

x = np.linspace(0,360,101)
y = np.sin(np.radians(x))

line, = plt.plot(x, y)
label = plt.annotate('finish', (360,0),
                     xytext=(8, 0), textcoords='offset points',
                     ha='left', va='center')

plt.draw()
bbox = label.get_window_extent()

ax = plt.gca()
bbox_data = bbox.transformed(ax.transData.inverted())
ax.update_datalim(bbox_data.corners())
ax.autoscale_view()

请注意，在绘制一次绘图后，不再需要显式地将

plt.gcf().canvas.get_renderer()

传递给

get_window_extent

。另外，我直接使用

update_datalim

而不是

xlim

和

ylim

，这样自动缩放就可以自动将其自身调整为整数。

我以笔记本格式发布了这个答案这里。

Answer 2

对我来说

tight_layout

通常可以解决问题，但在某些情况下我必须使用subplots_adjust进行“手动”调整，如下所示：

fig = plt.figure()
fig.subplots_adjust(bottom=0.2, top=0.12, left=0.12, right=0.1)

这些数字通常不会发生巨大变化，因此您可以修复它们，而不是尝试根据实际绘图进行计算。

顺便说一句，像在示例中那样设置 xlim 仅更改您绘制的数据范围，而不更改所有标签周围的白色区域。

Answer 3

在

matplotlib1.1

中引入

tight_layout

是为了解决一些布局问题。有一个很好的教程这里。

Answer 4

matplotlib 不将注释/文本视为数据。所以默认的

autoscale

无法正常工作。我的快速解决方案可以手动设置边距。

ax.margin(0.2)

可以增加注释的边距空间。