自动缩放

可以手动设置轴上的限制（例如），或者 Matplotlib 可以根据轴上已有的数据自动设置它们。这种自动缩放行为有许多选项，如下所述。ax.set_xlim(xmin, xmax)

我们将从一个简单的线图开始，显示自动缩放将轴限制扩展了 5%，超出了数据限制（-2π，2π）。

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 100)
y = np.sinc(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f2cde5343a0>]

边距

数据限制的默认边距为 5%：

ax.margins()

(0.05, 0.05)

可以使用更大的边距margins：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.margins(0.2, 0.2)

通常，边距可以在 (-0.5, ∞) 范围内，其中负边距将轴限制设置为数据范围的子范围，即它们剪切数据。使用单个边距数字会影响两个轴，可以使用关键字参数x或自定义单个边距y，但不能组合位置和关键字接口。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.margins(y=-0.2)

粘边

有一些情节元素（Artists）通常没有边距使用。例如Axes.imshow，在边距计算中不考虑伪彩色图像（例如，使用 创建）。

xx, yy = np.meshgrid(x, x)
zz = np.sinc(np.sqrt((xx - 1)**2 + (yy - 1)**2))

fig, ax = plt.subplots(ncols=2, figsize=(12, 8))
ax[0].imshow(zz)
ax[0].set_title("default margins")
ax[1].imshow(zz)
ax[1].margins(0.2)
ax[1].set_title("margins(0.2)")

Text(0.5, 1.0, 'margins(0.2)')

这种对边距的覆盖由“粘性边缘”决定，这是一个Artist可以禁止将边距添加到轴限制的类属性。可以通过更改 来禁用 Axes 上的粘边效果 use_sticky_edges。艺术家有一个属性Artist.sticky_edges，可以通过写入Artist.sticky_edges.x或 更改粘边的值Artist.sticky_edges.y。

以下示例显示了覆盖的工作原理以及何时需要。

fig, ax = plt.subplots(ncols=3, figsize=(16, 10))
ax[0].imshow(zz)
ax[0].margins(0.2)
ax[0].set_title("default use_sticky_edges\nmargins(0.2)")
ax[1].imshow(zz)
ax[1].margins(0.2)
ax[1].use_sticky_edges = False
ax[1].set_title("use_sticky_edges=False\nmargins(0.2)")
ax[2].imshow(zz)
ax[2].margins(-0.2)
ax[2].set_title("default use_sticky_edges\nmargins(-0.2)")

Text(0.5, 1.0, 'default use_sticky_edges\nmargins(-0.2)')

我们可以看到设置use_sticky_edges为False会以请求的边距呈现图像。

虽然粘性边缘不会通过额外的边距增加轴限制，但仍会考虑负边距。这可以从第三幅图像的缩小限制中看出。

控制自动缩放

默认情况下，每次向图中添加新曲线时都会重新计算限制：

fig, ax = plt.subplots(ncols=2, figsize=(12, 8))
ax[0].plot(x, y)
ax[0].set_title("Single curve")
ax[1].plot(x, y)
ax[1].plot(x * 2.0, y)
ax[1].set_title("Two curves")

Text(0.5, 1.0, 'Two curves')

但是，在某些情况下，您不想自动将视口调整为新数据。

禁用自动缩放的一种方法是手动设置轴限制。假设我们只想更详细地查看部分数据。xlim即使我们向数据添加更多曲线，设置仍然存在。要重新计算新的限制调用Axes.autoscale将手动切换功能。

fig, ax = plt.subplots(ncols=2, figsize=(12, 8))
ax[0].plot(x, y)
ax[0].set_xlim(left=-1, right=1)
ax[0].plot(x + np.pi * 0.5, y)
ax[0].set_title("set_xlim(left=-1, right=1)\n")
ax[1].plot(x, y)
ax[1].set_xlim(left=-1, right=1)
ax[1].plot(x + np.pi * 0.5, y)
ax[1].autoscale()
ax[1].set_title("set_xlim(left=-1, right=1)\nautoscale()")

Text(0.5, 1.0, 'set_xlim(left=-1, right=1)\nautoscale()')

我们可以使用以下命令检查第一个图是否已禁用自动缩放，第二个图是否已再次启用Axes.get_autoscale_on()：

print(ax[0].get_autoscale_on())  # False means disabled
print(ax[1].get_autoscale_on())  # True means enabled -> recalculated

False
True

autoscale 函数的参数使我们能够精确控制自动缩放的过程。参数的组合enable，并axis为所选轴（或两者）设置自动缩放功能。该参数tight 将所选轴的边距设置为零。要保留其中一个的设置， enable或者tight您可以将相反的设置设置为None，这样就不应该对其进行修改。但是，无论参数如何，设置enable为None并严格设置为Trueaxis都会影响两个轴。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.margins(0.2, 0.2)
ax.autoscale(enable=None, axis="x", tight=True)

print(ax.margins())

(0, 0)

使用集合

自动缩放适用于添加到轴的所有线条、补丁和图像。它不能与之合作的艺术家之一是Collection. 将集合添加到轴后，必须手动触发 autoscale_view()重新计算轴限制。

fig, ax = plt.subplots()
collection = mpl.collections.StarPolygonCollection(
    5, rotation=0, sizes=(250,),  # five point star, zero angle, size 250px
    offsets=np.column_stack([x, y]),  # Set the positions
    offset_transform=ax.transData,  # Propagate transformations of the Axes
)
ax.add_collection(collection)
ax.autoscale_view()