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matplotlibで軸制限を設定している間、パディングを保持します

軸の制限を設定しながらパディングを維持するために、タイトなレイアウトの使用を避けることができます。つまり、 plt.rcParams ["figure.autolayout"] =False 。

ステップ

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。

  • xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。

  • xをプロットします およびy plot（）を使用したデータポイント メソッド。

  • xを設定します およびy 軸の制限。

  • 図を表示するには、 Show（）を使用します メソッド。

例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.sin(x) ** 2

plt.plot(x, y)

plt.xlim([0, max(x)+0.125])
plt.ylim([0, max(y)+0.125])

plt.show()

出力

次の出力が生成されます-

matplotlibで軸制限を設定している間、パディングを保持します


  1. Python Matplotlibで円周率の倍数で軸ティックを設定するにはどうすればよいですか？

    Pythonで円周率の倍数で軸ティックを設定するには、次の手順を実行します- piを初期化します 変数、シータを作成します numpyを使用したyデータポイント。 シータをプロットする およびyはplot（）を使用します メソッド。 xticks（）を使用して、X軸の現在の目盛りの位置とラベルを取得または設定します メソッド。 margins（）を使用して自動スケーリングマージンを設定または取得するための便利なメソッド メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplot

  2. Matplotlib等高線図の軸線または原点を描画します。

    matplotlib等高線図の軸線または原点を描画するには、 contourf（）を使用できます。 、 axhline（）y =0 およびaxvline（）x=0。 numpyを使用してx、y、zのデータポイントを作成します。 軸のプロパティを設定するには、 plt.axis（off）を使用できます。 メソッド。 contraf（）を使用します x、y、zデータポイントを使用するメソッド。 x=0とy=0の線を赤い色でプロットします。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import mat