Python中的 Matplotlib.axes.Axes.autoscale_view()

简介

Matplotlib是Python中一个绘制高质量图形的库。Matplotlib.axes.Axes.autoscale_view()是Matplotlib中一个用于自动缩放绘图区的函数。它会根据数据自动调整坐标轴的范围，使数据最合适地显示在画布中。

用法

Matplotlib.axes.Axes.autoscale_view([tight=None, scalex=True, scaley=True])

函数的参数如下：

• tight：bool型，表示自动调整范围时是否将数据包裹在一个紧密的矩形中。如果tight为True，那么x轴和y轴的范围只包括数据，不包括坐标轴的余量。如果tight为False或者None，那么范围会在数据的基础上增加一些余量。
• scalex：bool型，表示是否调整x轴的范围。
• scaley：bool型，表示是否调整y轴的范围。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y)
ax.set_title('autoscale_view demonstration')
ax.autoscale_view()
plt.show()

这里我们通过matplotlib.pyplot的subplot()函数创建一个绘图区域fig和一个坐标轴ax。然后使用numpy的linspace()函数生成一些x轴的坐标和他们的sine值，并绘制在坐标轴上。最后使用ax.autoscale_view()自动调整坐标轴的范围。最后通过plt.show()显示绘图。

进阶示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t = np.arange(0.01, 5.0, 0.1)
s1 = np.exp(t)
s2 = np.sin(2 * np.pi * t)
s3 = np.cos(2 * np.pi * t)

fig, axs = plt.subplots(3, 1, constrained_layout=True)
axs[0].plot(t, s1)
axs[0].set_title('Subplot 1')
axs[1].plot(t, s2)
axs[1].set_title('Subplot 2')
axs[2].plot(t, s3)
axs[2].set_title('Subplot 3')

for ax in axs:
    ax.autoscale_view(tight=True)
plt.show()

这里我们使用numpy的arange()函数生成一些坐标轴上的x值，并计算出他们的指数值、正弦值和余弦值。最后我们通过subplot()函数创建一个3x1的绘图区域，并绘制了3个子图。接着我们使用for循环和.autoscale_view(tight=True)自动调整了每个子图的坐标轴范围。

总结

Matplotlib.axes.Axes.autoscale_view()函数是Matplotlib中一个用于自动调整坐标轴范围的函数。使用这个函数可以方便地将所有数据都显示在一个合适的范围内，从而更好地展示数据。此外，该函数的tight参数可以控制自动缩放后的坐标轴范围是否包裹数据的最小矩形。