Python中的 Matplotlib.figure.Figure.set_constrained_layout_pads()

Matplotlib 是一款用于数据可视化的强大的 Python 库。其中的 figure 类可以创建包含一个或多个 Axes 对象（子图）的图像窗口。对于一些布局设计上的需求，Figure.set_constrained_layout_pads() 方法可以用来设置图像窗口的内边距。

介绍

Figure.set_constrained_layout_pads() 方法是用来设置图像窗口的内边距，也就是各边的留白大小。一般来说，figure 对象的边角会有一些留白，以避免轴标签、标题等元素被截断。但在一些特殊的情况下，我们可能需要调整留白大小。

该方法的语法如下：

set_constrained_layout_pads(w_pad=None, h_pad=None, hspace=None, wspace=None)

其中 w_pad 和 h_pad 分别是图像窗口左、右、上、下四个边缘的留白大小（单位为像素），hspace 和 wspace 分别是各个子图的横向和纵向间距（单位为归一化坐标，范围为 [0, 1]）。

该方法可以接受整数、浮点数或字符串作为参数，具体含义如下：

• 如果参数是整数或浮点数，则单位为像素；
• 如果参数是百分数（字符串形式，例如 '30%'），则将其解释为相对于图像窗口大小的百分数；
• 如果参数是 'tight'，则将密码设为 0。

示例

下面我们将通过一个具体的示例来演示 Figure.set_constrained_layout_pads() 方法的使用。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个包含两个子图的图像窗口
fig, axs = plt.subplots(2)

# 在第一个子图中绘制正弦函数
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
axs[0].plot(x, y)

# 在第二个子图中绘制余弦函数
y = np.cos(x)
axs[1].plot(x, y)

# 调整图像窗口的内边距和子图之间的间距
fig.set_constrained_layout_pads(w_pad=0.5, h_pad=0.5, wspace=0.2, hspace=0.2)

# 显示图像窗口
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建一个包含两个子图的图像窗口，然后分别在两个子图中绘制正弦函数和余弦函数。接着，我们通过 set_constrained_layout_pads() 方法来调整图像窗口的内边距和子图之间的间距。

具体来说，我们将图像窗口的横向和纵向留白都设为 0.5 像素，子图之间的横向和纵向间距都设为 0.2。运行代码后，我们可以看到图像窗口的内边距大小发生了变化，子图之间也多出了一些间距：

注意事项

在使用 Figure.set_constrained_layout_pads() 方法时，需要注意以下几点：

1. 该方法只对使用 matplotlib 的内置布局管理器进行的子图布局起作用，对于自定义布局管理器的子图，此方法不起作用；
2. 如果使用此方法后，还发现轴标签或标题等元素被截断，可以考虑使用 tight_layout() 方法进行调整；
3. 该方法调整的是图像窗口的整体布局，而不是修改具体的 Axes 对象或 artists 属性。如果希望调整具体的 Axes 属性，可以使用 subplots_adjust() 方法。