Matplotlib將不會顯示默認居中的多邊形圖？

對於迄今爲止所見的所有類型地塊，matplotlib將自動將它們居中，當沒有給出xlim(), ylim()值時。例如：Matplotlib將不會顯示默認居中的多邊形圖？

import matplotlib.pyplot as plt 
A_pts = [(162.5, 137.5), (211.0, 158.3), (89.6, 133.7)] 
ax = plt.subplot(111) 
ax.scatter(*A_pts) 
plt.show()

但是，當我繪製Polygon

ax = plt.subplot(111) 
triangle = plt.Polygon(A_pts, fill=None, edgecolor='r') 
ax.add_patch(triangle) 
plt.show()

被示爲具有兩個軸，這導致在該多邊形不可見範圍[0, 1]圖表窗口。我要明確地傳遞適當的限制，使其在圖形窗口

ax.set_xlim(80, 250) 
ax.set_ylim(120, 170)

表明這是通過設計還是我失去了一些東西？

來源

2017-04-03 Gabriel

你試過'ax.relim（）'和'ax.autoscale_view（）'（從[這裏]（http://stackoverflow.com/a/11039268/3026320））？我的意思是，它可能是設計，是一種更「基本」的繪製圖表數據的方式。 – berna1111

我知道有方法可以將限制傳遞給情節，我想知道爲什麼'matplotlib'在默認情況下不會爲這種類型的情節做這件事（當然我可以告訴）所有其他類型。 – Gabriel

我認爲這是設計，因爲'add_patch'不是一個真正的繪圖功能，而是一個藝術家控制功能。像'scatter'這樣的東西實際上會讓你從傳入的數據中創造藝術家 - 'add_patch'不會讓藝術家成爲藝術家，它只是將其放入Axes對象中。 – Ajean

它是由設計。諸如plot和scatter之類的東西是繪圖功能，它們可以接收數據，創建藝術家並形成繪圖/調整座標軸。另一方面，它更多地是一種藝術家控制方法（它不會創造藝術家，藝術家本身也會通過）。正如Paul H的評論中所述，它處於公共API的最低級別，在此級別上，假設您完全控制了該數字。

來源

2017-04-03 16:07:20 Ajean

什麼是API的*級別*？什麼使某些命令成爲特定級別的一部分？ – ImportanceOfBeingErnest

我不太清楚你要做什麼 - 程序員應該理解「低級」與「高級」。「我不是一個matplotlib開發者，所以我不能完全列出*他們是如何構建他們所有的代碼庫的，但是我也懷疑這不是你真正想要的，因此你給出了一個非常好的答案，這個評論對我來說過於沉悶 - 請告訴我，如果不是這樣的話，爲了您的利益，我也更加明確了我在評論中引用的所有內容 – Ajean

所以我想知道你是否（或者相當@PaulH）擁有任何理由把matplotlib API分成不同的級別，在我看代碼的時候，以及'add_patch'這個文檔和'plot'在同一層（不管是什麼），或者換句話說， x'，什麼決定它的水平？（我知道這可能會離原來的問題有點遠，所以你不需要回應它，我只是好奇而已;-)） – ImportanceOfBeingErnest

添加補丁時，會更改軸的數據限制，您可以通過打印ax.dataLim.bounds來查看。但是，add_patch不會調用automlimits函數，而其他大多數繪圖命令都會這樣做。

這意味着您可以手動設置繪圖極限（如問題所示），也可以撥打ax.autoscale_view()來調整極限。後者當然具有這樣的優點，即您不需要事先確定限制並保留邊際。

import matplotlib.pyplot as plt 
pts = [(162, 137), (211, 158), (89, 133)] 
ax = plt.subplot(111) 
triangle = plt.Polygon(pts, fill=None, edgecolor='r') 
ax.add_patch(triangle) 
print ax.dataLim.bounds 

ax.autoscale_view() 
plt.show()

一旦你會添加一些其他的曲線圖，並自動縮放的限制，也沒有必要調用autoscale_view()了。

import matplotlib.pyplot as plt 
pts = [(162, 137), (211, 158), (89, 133)] 
ax = plt.subplot(111) 
triangle = plt.Polygon(pts, fill=None, edgecolor='r') 
ax.add_patch(triangle) 

ax.plot([100,151,200,100], [124,135,128,124]) 

plt.show()

來源

2017-04-03 20:53:52 ImportanceOfBeingErnest

Matplotlib將不會顯示默認居中的多邊形圖？

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