扩展轴外图例的图形框
将图例移到轴外通常会导致图形框太小而无法容纳传说的大小。缩小轴并不理想,因为它会减小绘图大小,从而更难以解释复杂的数据。
动态调整图形框大小
要解决此问题,可以动态调整图形框的大小以适合图例。这可以通过使用以下参数修改 savefig() 调用来实现:
- bbox_extra_artists 以包含超出轴的其他艺术家,例如图例。
- bbox_inches='tight ' 调整图形大小以适合其中的所有元素。
代码示例
考虑以下代码:
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Construct a plot with a legend 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') lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,0)) ax.grid('on') # Save the figure with the adjusted bounding box fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')</code>
输出
此代码将创建一个在轴外带有图例的图,并且图形框将扩展以容纳图例。还可以在 bbox_extra_artists 参数中包含其他艺术家,例如文本标签。
简化的命令
在 Matplotlib 的最新版本中,该命令已被简化。要保存具有紧密边界框的图形,只需要以下参数:
<code class="python">plt.savefig('x.png', bbox_inches='tight')</code>
以上是如何在 Matplotlib 中扩展图形框以容纳轴外的图例?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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