Matplotlib最大限に拡大するためのset_xlim（）/ set_ylim（）またはset_xbound（）/ set_ybound（）

Question

これが私のデータの構造です：

print("test_data: " + str(test_data)) 

#test_data: [[-1.3869276 0.76189806] 
# [-1.3870304 0.76177611] 
# [-1.38695643 0.76194005] 
# ..., 
# [-1.38663699 0.76174211] 
# [-1.38670514 0.76161662] 
# [-1.3865974 0.76163099]] 

それは、緯度/経度の座標のnumpyの配列は、ラジアンに変換されます。

matplot-figureのxとyの制限値/境界を設定する際に問題があります。私はset_xlim()/set_ylim()とset_xbound()/set_ybound()の両方を試してみましたが、結果は満足のいくものではない。私のデータの歪んだビューで

set_xlim()とset_ylim()結果：

.. set_xbound()とset_ybound()があまりにズームインしながら、多くの（y軸のさらに作物ラベル）：

：これは私のコードである

私はこれを行う場合

test_data = np.radians(points) 
    #get max data extent 
    limXMin = np.max(test_data[0]) 
    limXMax = np.max(test_data[1]) 
    limYMax = np.min(test_data[0]) 
    limYMin = np.min(test_data[1]) 
    #print max data extent: 
    print(limXMin) 
    print(limXMax) 
    print(limYMin) 
    print(limYMax) 
    #0.761924200543 
    #0.761882818787 
    #-1.38701148104 
    #-1.3868174877 

    #create figure 
    fig = plt.figure(figsize=(11, 8), dpi=80) 
    #print current extent 
    print(str(plt.xlim())) 
    print(str(plt.ylim())) 
    #(0.0, 1.0) 
    #(0.0, 1.0) 
    ax = fig.add_subplot(1,1,1) # 1 Row, 1 Column and the first axes in this grid 
    plt.scatter(test_data.T[0], test_data.T[1], color='b', **plot_kwds) 
    #modify extent (Fig.1) 
    ax.set_xlim([limXMin, limXMax]) 
    ax.set_ylim([limYMin, limYMax]) 
    #modify extent (Fig.2) 
    ax.set_xbound(limXMin, limXMax) 
    ax.set_ybound(limYMin, limYMax) 
    ax.figure.savefig(pathname + '/graph_1.png') 

は代わりに、：

plt.figure(figsize=(11, 8), dpi=80) 
    plt.autoscale(enable=True) 
    fig = plt.scatter(test_data.T[0], test_data.T[1], color='b', **plot_kwds) 
    fig.figure.savefig(pathname + '/graph_1.png') 

を私はあまりにも多くの境界線との完全な範囲を取得します。

Answer 1

何かが最小値と最大値のあなたの定義と間違っていた：プロットエリアのほぼ半数は、データが表示されません。また、データの転置を忘れている可能性もあります。私は私をtransposeする必要があることを認識した後

Answer 2

：それはおそらく

set_xlim()/set_ylimとset_xbound()/set_ybound()の両方が同じ数字を生成、提供されたデータを使用して

limXMin = np.min(test_data.T[0]) 
limXMax = np.max(test_data.T[0]) 

limYMin = np.min(test_data.T[1]) 
limYMax = np.max(test_data.T[1]) 

する必要があります私は正しい結果を得ることができた：

limYMin = np.min(test_data.T[1]) 
    limYMax = np.max(test_data.T[1]) 
    limXMin = np.min(test_data.T[0]) 
    limXMax = np.max(test_data.T[0]) 

    fig = plt.figure(figsize=(11, 11), dpi=80) 
    plt.gca().set_xlim([limXMin, limXMax]) 
    plt.gca().set_ylim([limYMin, limYMax]) 
    fig = plt.scatter(test_data.T[0], test_data.T[1], color='b', **plot_kwds) 
    fig.figure.savefig(pathname + 'graph_01.png') 

.Tは何らかの形で配列を回すので、行ではなく列でアクセスできます。さらに、plt.gca().set_xlimとplt.gca().set_ylimを使用すると、軸とサブプロットの作成を避けることができます（例：ax1 = plt.subplot(131)、次にax.set_xlim(left=limXMin,right=limXMax)）。

私は正しい方向に向いています（上記の答えを参照）。多くのおかげでImportanceOfBeingErnest！