Python中的 Matplotlib.axes.Axes.set_autoscale_on()

Matplotlib是Python中一个流行的用于创建可视化图形的库。Matplotlib中的Axes类提供了一系列函数，使得用户可以在自己的图形中进行自定义图形处理。set_autoscale_on()就是Axes类中的其中一个函数，它的作用就是设置图形是否自动缩放。

语法

Axes.set_autoscale_on(self, b)

参数：

• b：True或False，表示是否开启自动缩放。

返回值

无。

示例

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [i**2 for i in range(6)]
ax.plot(x, y)

# 不开启自动缩放
ax.set_autoscale_on(False)
ax.set_xlim(-1, 5)
ax.set_ylim(0, 25)
plt.show()

上面的代码中，我们首先创建了一个Axes对象，然后绘制了一条折线图。接下来，我们通过ax.set_autoscale_on(False)关闭了自动缩放，并且手动设置了x轴和y轴的范围。最后通过plt.show()展示出了绘制的图像。

实际应用

开启自动缩放在一些场合下会用到。例如，当我们需要实时绘制一段时间的数据时，我们不能手动预先计算出x轴和y轴的范围，这时就需要开启自动缩放。代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

# 初始化数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 开启动态模式
plt.ion()

for i in range(10):
    # 更新数据
    y = np.sin(x + i / 10)
    ax.plot(x, y)
    # 等待一段时间
    plt.pause(0.5)
    # 清除旧数据
    ax.lines.pop(0)

# 关闭动态模式
plt.ioff()
plt.show()

上面的代码展示了如何实现一个实时绘制正弦波形的程序。在每次循环中，我们都会更新数据并绘制一条新的折线。而由于我们无法预先计算出x轴和y轴的范围，因此我们在程序中开启了自动缩放。这样，每次绘制完成后，Matplotlib都会自动计算出合适的缩放范围。