So entfernen Sie Leerräume von der Daten und die Kanten der Achse. Dieser Standardrand stellt sicher, dass die Daten gut in die Achsenstacheln passen. Für bestimmte Visualisierungen kann es jedoch wünschenswert sein, diesen Leerraum zu entfernen.
Verwendung von plt.margins()
Eine Möglichkeit, die Ränder anzupassen, ist die Verwendung von plt.margins (x=0). Diese Methode setzt den Rand auf der x-Achse auf 0 und entfernt so effektiv den Leerraum. Ebenso können Sie ax.margins(x=0) verwenden, wobei ax das Achsenobjekt ist.
Ränder global festlegen
Wenn Sie den Rand im entfernen möchten Um das gesamte Skript zu erstellen, können Sie plt.rcParams['axes.xmargin'] = 0 am Anfang Ihres Codes verwenden. Dadurch wird der Standardrand für alle nachfolgenden Diagramme festgelegt.
X-Achsengrenzen manuell festlegen
Alternativ können Sie die Grenzen der X-Achse manuell mit plt festlegen. xlim(..) oder ax.set_xlim(..). Wenn Ihre Daten beispielsweise einen bestimmten Datumsbereich abdecken, können Sie die Grenzwerte so festlegen, dass sie an den entsprechenden Daten beginnen und enden, wodurch der Leerraum eliminiert wird.
Beispiel
Das folgende Python-Beispiel zeigt, wie man mit plt.margins() den Leerraum von der x-Achse entfernt:
Dadurch wird ein Diagramm ohne Leerraum auf der x-Achse erstellt, sodass die Daten bis zu den Rändern des Grundstücks erstrecken.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie entferne ich Leerzeichen von der X-Achse in Matplotlib?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während


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