如何更改 matplotlib 中的 x 軸以便沒有空格？

Question

因此，目前正在學習如何在 matplotlib 中導入數據並使用它，即使我有書中的確切代碼，我也遇到了麻煩。

這就是 plot 的樣子，但我的問題是如何在 x 軸的起點和終點之間沒有空白的地方得到它。

這是代碼：

import csv

from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime

# Get dates and high temperatures from file.
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
    reader = csv.reader(f)
    header_row = next(reader)

    #for index, column_header in enumerate(header_row):
        #print(index, column_header)
    dates, highs = [], []
    for row in reader:
        current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")
        dates.append(current_date)

        high = int(row[1])
        highs.append(high)

# Plot data. 
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10,6))
plt.plot(dates, highs, c='red')


# Format plot.
plt.title("Daily high temperatures, July 2014", fontsize=24)
plt.xlabel('', fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)

plt.show()

Answer 1

在邊緣設置了一個自動邊距，以確保數據很好地適合軸脊。 在這種情況下，在 y 軸上可能需要這樣的余量。 默認情況下，它以軸跨度為單位設置為0.05 。

要將 x 軸上的邊距設置為0 ，請使用

plt.margins(x=0)

或者

ax.margins(x=0)

取決於上下文。 另請參閱文檔。

如果您想擺脫整個腳本中的邊距，您可以使用

plt.rcParams['axes.xmargin'] = 0

在腳本的開頭（當然y也是如此）。 如果您想完全永久地消除邊距，您可能需要更改matplotlib rc 文件中的相應行：

axes.xmargin : 0
axes.ymargin : 0

例子

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset('tips')

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
tips.plot(ax=ax1, title='Default Margin')
tips.plot(ax=ax2, title='Margins: x=0')
ax2.margins(x=0)

---

或者，使用plt.xlim(..)或ax.set_xlim(..)手動設置軸的限制，以便沒有剩余空白。

Answer 2

如果您只想刪除一側而不是另一側的邊距，例如從右側而不是從左側刪除邊距，您可以在 matplotlib 軸對象上使用set_xlim() 。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import math

max_x_value = 100

x_values = [i for i in range (1, max_x_value + 1)]
y_values = [math.log(i) for i in x_values] 

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
sn.lineplot(ax=ax1, x=x_values, y=y_values)
sn.lineplot(ax=ax2, x=x_values, y=y_values)
ax2.set_xlim(-5, max_x_value) # tune the -5 to your needs