軸標簽與matplotlib中的刻度標簽一致

Question

由於篇幅原因，我有時會按以下樣式制作圖：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3))
ax.plot([0,1], [1000, 1001])
ax.set_xticks([0, 1])
ax.set_yticks([1000, 1001])
ax.set_xlabel("x", labelpad=-8)
ax.set_ylabel("y", labelpad=-18)

在這里，我只保留標記 X/Y 域邊界的刻度線，並且我使用labelpad關鍵字參數手動對齊xlabel和ylabel ，以便 x 和 y 軸標簽在視覺上與刻度標簽對齊。

請注意，我不得不為不同的軸使用不同數量的填充，因為 y 刻度標簽1000和1001的長度比 x 刻度標簽0和1的高度更遠離軸，並且由於垂直x 軸 label 的 position 和 y 軸 label 的水平 position 是相對於它們通常的 position 而言的，這將剛好超過刻度標簽的范圍。

我想知道，有沒有辦法使這個過程自動化，並且准確地而不是視覺地進行？ 例如，如果labelpad是相對於書脊的，那將非常好，或者如果有一種方法可以確定刻度和刻度標簽遠離書脊的范圍，那么該數字也可以用於自動執行此操作。

使用ax.yaxis.set_label_coords可以獲得類似的效果，但這會相對於軸的變換轉換 position，因此取決於軸的大小，而刻度線相對於脊柱絕對定位。

Answer 1

你用ax.{x,y}axis.set_label_coords的路幾乎就在那里！ 您需要做的就是將transAxes變換包裝在一個offset_copy中，然后提供一個偏移量，該偏移量是刻度的當前長度 + 刻度 bbox 周圍的任何空間的組合。

使用轉換

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import offset_copy

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3))
fig.set_facecolor('white')

ax.plot([0,1], [1000, 1001])
ax.set_xticks([0, 1])
ax.set_yticks([1000, 1001])

# Create a transform that vertically offsets the label
#   starting at the edge of the Axes and moving downwards 
#   according to the total length of the bounding box of a major tick
t = offset_copy(
    ax.transAxes, y=-(ax.xaxis.get_tick_padding() + ax.xaxis.majorTicks[0].get_pad()),
    fig=fig, units='dots'
)
ax.xaxis.set_label_coords(.5, 0, transform=t)
ax.set_xlabel('x', va='top')

# Repeat the above, but on the y-axis
t = offset_copy(
    ax.transAxes, x=-(ax.yaxis.get_tick_padding() + ax.yaxis.majorTicks[0].get_pad()),
    fig=fig, units='dots'
)
ax.yaxis.set_label_coords(0, .5, transform=t)
ax.set_ylabel('y', va='bottom')

測試更長的滴答聲

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import offset_copy

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3))
fig.set_facecolor('white')

ax.plot([0,1], [1000, 1001])
ax.set_xticks([0, 1])
ax.set_yticks([1000, 1001])
ax.xaxis.set_tick_params(length=10)
ax.yaxis.set_tick_params(length=15)

t = offset_copy(
    ax.transAxes, y=-(ax.xaxis.get_tick_padding() + ax.xaxis.majorTicks[0].get_pad()), 
    fig=fig, units='points'
)
ax.xaxis.set_label_coords(.5, 0, transform=t)
ax.set_xlabel('x', va='top')

t = offset_copy(
    ax.transAxes, x=-(ax.yaxis.get_tick_padding() + ax.yaxis.majorTicks[0].get_pad()),
    fig=fig, units='points'
)
ax.yaxis.set_label_coords(0, .5, transform=t)
ax.set_ylabel('y', va='bottom')

更長的刻度和更高的 DPI

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import offset_copy

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3), dpi=150)
fig.set_facecolor('white')

ax.plot([0,1], [1000, 1001])
ax.set_xticks([0, 1])
ax.set_yticks([1000, 1001])
ax.xaxis.set_tick_params(length=10)
ax.yaxis.set_tick_params(length=15)

t = offset_copy(
    ax.transAxes, y=-(ax.xaxis.get_tick_padding() + ax.xaxis.majorTicks[0].get_pad()), 
    fig=fig, units='points'
)
ax.xaxis.set_label_coords(.5, 0, transform=t)
ax.set_xlabel('x', va='top')

t = offset_copy(
    ax.transAxes, x=-(ax.yaxis.get_tick_padding() + ax.yaxis.majorTicks[0].get_pad()), 
    fig=fig, units='points'
)
ax.yaxis.set_label_coords(0, .5, transform=t)
ax.set_ylabel("y", va='bottom')