


Dynamisch erweiterbare Figurenbox für Legenden außerhalb der Achsen: Eine Lösung
Dynamische Größenänderung des Figurenfelds für Legenden
Beim Platzieren von Legenden außerhalb der Plotachsen in Matplotlib können sie durch das Figurenfeld abgeschnitten werden . Dieses Problem tritt auf, wenn die Legendenlänge die Achsengröße überschreitet.
Vermeidung der Achsenverkleinerung
Im Gegensatz zu anderen Lösungen wird die Vermeidung der Achsenverkleinerung bevorzugt, um die Datensichtbarkeit aufrechtzuerhalten. Das Verkleinern der Achsen verringert die Lesbarkeit der Daten, insbesondere bei komplexen Diagrammen mit umfangreichen Legenden.
Dynamische Erweiterung des Figurenfelds
Um das Figurenfeld dynamisch zu erweitern, um die Legende aufzunehmen, Passen Sie den savefig-Aufruf wie folgt an:
fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')
wobei bbox_extra_artists zusätzliche Künstler (in diesem Fall die Legende) berücksichtigt, wenn die Größe des Begrenzungsrahmens bestimmt wird.
Beispielcode
Der folgende Code generiert einen Plot mit einer Legende außerhalb der Achsen und passt die Größe des Figurenfelds mithilfe von bbox_extra_artists automatisch an:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.1) fig = plt.figure(1) ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x, np.sin(x), label='Sine') ax.plot(x, np.cos(x), label='Cosine') ax.plot(x, np.arctan(x), label='Inverse tan') handles, labels = ax.get_legend_handles_labels() lgd = ax.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5,-0.1)) text = ax.text(-0.2,1.05, "Aribitrary text", transform=ax.transAxes) ax.set_title("Trigonometry") ax.grid('on') fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,text), bbox_inches='tight')
Dieser Code führt zu einem Plot mit der Legende außerhalb der Achsen. und das Figurenfeld wird dynamisch an die Legendengröße angepasst.
Fazit
Durch die Verwendung des bbox_extra_artists-Parameters in savefig können Sie das Figurenfeld dynamisch erweitern, um dies sicherzustellen Legenden außerhalb der Achsen werden nicht abgeschnitten. Dieser Ansatz bietet eine praktische und effektive Lösung ohne die Nachteile des Achsenschrumpfens.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDynamisch erweiterbare Figurenbox für Legenden außerhalb der Achsen: Eine Lösung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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