扩展图形框以容纳超出的图例
问题描述
在 Matplotlib 中将图例放置在轴之外时,它有时会超出图例图形框的边界,导致出现截止外观。通过缩小轴来调整轴的大小并不是最佳解决方案,因为它会降低数据的可见性。
动态图形框扩展
所需的解决方案是将图形框的大小动态扩展为容纳扩展的图例。
实现:使用 bbox_extra_artists 进行自定义 savefig 调用
要实现此目的,可以调整 savefig 函数调用以包含 bbox_extra_artists 参数:
<code class="python">fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')</code>
这指定图形框在计算其大小时应考虑额外的艺术家,例如图例 (lgd)。
示例和结果
使用此修改后的 savefig 调用:
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure(1) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("Trigonometry") 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='upper center', bbox_to_anchor=(0.5,-0.1)) ax.grid('on') fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')</code>
生成一个图例,其图例超出轴但容纳在扩展的图形框中:
Trigonometry 2 1 0 -1 -2 -4π -2π 0 2π 4π Inverse tan Cosine Sine
以上是如何动态扩展图形框大小以适应 Matplotlib 中扩展的图例?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

pythonisehybridmodelofcompilationand interpretation:1)thepythoninterspretercompilesourcececodeintoplatform- interpententbybytecode.2)thepytythonvirtualmachine(pvm)thenexecuteCutestestestesteSteSteSteSteSteSthisByTecode,BelancingEaseofuseWithPerformance。

pythonisbothinterpretedAndCompiled.1)它的compiledTobyTecodeForportabilityAcrosplatforms.2)bytecodeisthenInterpreted,允许fordingfordforderynamictynamictymictymictymictyandrapiddefupment,尽管Ititmaybeslowerthananeflowerthanancompiledcompiledlanguages。

是的,YouCanconCatenatElistsusingAloopInpyThon.1)使用eparateLoopsForeachListToAppendIteMstoaresultList.2)useanestedlooptoiterateOverMultipliplipliplipliplipliplipliplipliplipliplistforamoreConciseApprace.3)

ThemostefficientmethodsforconcatenatinglistsinPythonare:1)theextend()methodforin-placemodification,2)itertools.chain()formemoryefficiencywithlargedatasets.Theextend()methodmodifiestheoriginallist,makingitmemory-efficientbutrequirescautionifpreserving

pythonboopsincludeforandwhileloops,with forloopsidealforequencessand and whileloopsforcondition repetition.bestpracticesinvolve:1)使用listComprehensionsforshensionsforsimpletranspletransformations,2)obseringEnumerateForIndex-valuepairs,3)optingftingftingfortermornemoremoremoremore

Python不是严格的逐行执行,而是基于解释器的机制进行优化和条件执行。解释器将代码转换为字节码,由PVM执行,可能会预编译常量表达式或优化循环。理解这些机制有助于优化代码和提高效率。

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。


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