Matplotlib 为绘图添加间距

在本文中，我们将介绍如何在Matplotlib中为绘图添加间距。Matplotlib是一个用于绘制静态、交互式和动态的数据可视化库，它可以用于Python编程语言。通过Matplotlib，我们可以将数据可视化，使其更加简单易懂。

阅读更多：Matplotlib 教程

Matplotlib的绘图间距

在Matplotlib中，我们可以使用子图来创建一个由多个小图组成的大图像，这样做有助于我们将图像分解为较小的组成部分，并使其更容易阅读。在子图中，我们可以使用subplot()函数来指定一个图像坐标系，并使用add_subplot()函数将子图添加到其父图像中。但是，有时我们可能需要在子图的周围添加一些额外的间距，这样可以帮助我们更好地观察数据，特别是在边缘时。

为了给子图添加间距，我们需要使用subplots_adjust()函数。这个函数有四个参数，分别是左侧间距、底部间距、右侧间距和顶部间距。每个值都是控制图像的百分比。例如，如果您想在图像的左侧和右侧添加5%的间距，则可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

plt.subplots_adjust(left=0.05, right=0.95)

# 绘图代码

plt.show()

在这个例子中，我们使用subplots()函数创建一个新的图像和子图。然后，我们使用subplots_adjust()函数将左侧间距设置为5%，右侧间距设置为95%。最后，我们绘制我们的图像，并使用show()函数将其显示出来。

添加间距的示例

现在让我们看几个示例，演示如何使用Matplotlib在绘图中添加间距。

示例1：添加内部间距

我们可以使用Matplotlib的subplots()函数来创建带有多个子图的图像，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# 绘制每个子图的代码

plt.show()

在这个例子中，我们使用subplots()函数创建一个新的图像和四个子图。接下来，我们需要在每个子图的四周添加一些内部间距，这样我们的图像就会看起来更加清晰。为了添加内部间距，我们可以使用subplots_adjust()函数，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

plt.subplots_adjust(
    left=0.1,  # 左侧间距
    right=0.9,  # 右侧间距
    bottom=0.1,  # 底部间距
    top=0.9,  # 顶部间距
    wspace=0.4,  # 横向间距
    hspace=0.4,  # 纵向间距
)

# 绘制每个子图的代码

plt.show()

在这个例子中，我们使用subplots_adjust()函数来设置图像的内部间距。左侧间距、底部间距、右侧间距和顶部间距的值被设置为0.1和0.9，这意味着图像的四周各有10%的空间。此外，我们还设置了横向和纵向间距的值，以便在子图之间添加一些额外的间距。

我们可以为图像添加任意数量的子图，然后使用subplots_adjust()函数来调整子图之间的间距。

示例2：添加外部间距

与添加内部间距不同，添加外部间距将垂直边距和水平边距应用于整个图像，为“fig”的实例添加额外的间距。来看一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

plt.subplots_adjust(
    left=0.1,  # 左侧间距
    right=0.9,  # 右侧间距
    bottom=0.1,  # 底部间距
    top=0.9   # 顶部间距
)

# 绘图代码

plt.show()

在这个示例中，我们使用plt.subplots_adjust()函数为图像的四个侧面添加外部间距，左侧间距、底部间距、右侧间距和顶部间距的值分别为0.1和0.9。

我们也可以使用plt.tight_layout()函数来自动调整子图间的间距和子图与边框间的间距：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

plt.tight_layout()

# 绘制每个子图的代码

plt.show()

总结

在本文中，我们详细介绍了如何在Matplotlib中为绘图添加间距。我们学习了如何使用subplots_adjust()函数来添加内部间距和外部间距，并演示了几个实际的示例。使用这些技术，我们可以使我们的图像更加明确和易于阅读。