Matplotlib.axes.axes.set_adjustable()

Matplotlib是Python中的一个库，它是NumPy库的数值-数学扩展。Axes包含了大多数图形元素:Axis、Tick、Line2D、Text、Polygon等，并设置坐标系。Axes的实例通过callbacks属性支持回调。

函数:Matplotlib.axes.axes.set_adjustable()

matplotlib库的Axes模块中的Axes.set_adjustable()函数用于定义Axes将改变哪个参数来实现给定的方面。

Axes.set_adjustable(self, adjustable, share=False)

参数:该方法接受以下参数。

• 可调的:这定义了将调整哪个参数以满足所需的方面。
• 共享:此参数用于将设置应用于所有共享Axes。

返回值:该方法不返回任何值。

下面的例子演示了matplotlib.axes.axes.set_adjustable()函数在matplotlib.axes中的作用:

示例1

# ImpleIn Reviewtation of matplotlib function  
import matplotlib.pyplot as plt
  
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.set_xscale("log")
ax1.set_yscale("log")
ax1.set_xlim(1e1, 1e3)
ax1.set_ylim(1e2, 1e3)
ax1.set_aspect(1)
ax1.set_title("adjustable = box")
  
ax2.set_xscale("log")
ax2.set_yscale("log")
ax2.set_adjustable("datalim")
ax2.plot([1, 113, 10], [1, 119, 100], "o-")
ax2.set_xlim(1e-1, 1e2)
ax2.set_ylim(1e-1, 1e3)
ax2.set_aspect(1)
ax2.set_title("adjustable = datalim")
  
fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.set_adjustable() \
function Example\n', fontweight ="bold")
fig.canvas.draw()
plt.show()

输出:

示例2

# ImpleIn Reviewtation of matplotlib function  
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np
   
n_angles = 40
n_radii = 10
min_radius = 2
radii = np.linspace(min_radius, 0.95, n_radii)
   
angles = np.linspace(0, 4 * np.pi, n_angles, endpoint = False)
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis = 1)
angles[:, 1::2] += np.pi / n_angles
   
x = (radii * np.cos(angles)).flatten()
y = (radii * np.sin(angles)).flatten()
   
triang = tri.Triangulation(x, y)
   
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis = 1),
                         y[triang.triangles].mean(axis = 1))
                < min_radius)
fig, (ax, ax1) = plt.subplots(1, 2)
   
ax.triplot(triang, 'bo-', lw = 1, color = "green")
ax.set_aspect('equal')
ax.set_title("adjustable = box")
   
ax1.set_aspect('equal')
ax1.set_adjustable("datalim")
ax1.triplot(triang, 'bo-', lw = 1, color = "green")
ax1.set_title("adjustable = datalim")
   
fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.set_adjustable() \
function Example\n', fontweight ="bold")
fig.canvas.draw()
plt.show()

输出: