使用Matplotlib曲线坐标轴时出现异常边距问题求助

这个来自Matplotlib官方文档的示例代码，在Jupyter Lab中运行后图像上下边距异常；在标准Python解释器中运行时，上下边距过大且右边距明显异常。已经尝试在plt.show()前调用plt.tight_layout()但无效果，查看Axes/HostAxes源码也未找到明确解决方向，以下是一些可行的解决尝试方案：

示例代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.projections import PolarAxes
from matplotlib.transforms import Affine2D
from mpl_toolkits.axisartist import Axes, HostAxes, angle_helper
from mpl_toolkits.axisartist.grid_helper_curvelinear import \
    GridHelperCurveLinear


def curvelinear_test1(fig):
    """
    Grid for custom transform.
    """

    def tr(x, y): return x, y - x
    def inv_tr(x, y): return x, y + x

    grid_helper = GridHelperCurveLinear((tr, inv_tr))

    ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1, axes_class=Axes, grid_helper=grid_helper)
    # ax1 will have ticks and gridlines defined by the given transform (+ transData of the Axes).  Note that the transform of the Axes itself (i.e., transData) is not affected by the given transform.
    xx, yy = tr(np.array([3, 6]), np.array([5, 10]))
    ax1.plot(xx, yy)

    ax1.set_aspect(1)
    ax1.set_xlim(0, 10)
    ax1.set_ylim(0, 10)

    ax1.axis["t"] = ax1.new_floating_axis(0, 3)
    ax1.axis["t2"] = ax1.new_floating_axis(1, 7)
    ax1.grid(True, zorder=0)

fig = plt.figure()
curvelinear_test1(fig)
plt.show()

运行异常效果 #

Jupyter Lab运行结果 #

标准Python解释器运行结果 #

可行解决尝试方案 #

• 手动调整子图布局参数：调用fig.subplots_adjust()直接控制边距，根据实际效果修改数值：

  fig.subplots_adjust(left=0.15, right=0.85, top=0.85, bottom=0.15)
  

• 直接指定子图位置尺寸：跳过自动布局，手动定义子图在画布中的位置和大小（参数范围0-1）：

  ax1.set_position([0.1, 0.1, 0.7, 0.8])
  

• 排查自定义变换的影响：自定义变换函数可能导致轴范围计算异常，先打印实际轴范围确认：

  print("X范围:", ax1.get_xlim())
  print("Y范围:", ax1.get_ylim())
  

  若与设置的(0,10)不符，尝试修正变换函数或重新调整轴范围。

• 替换axisartist的Axes为普通Axes：axisartist模块的Axes类和默认布局兼容性较差，尝试去掉axes_class=Axes参数：

  ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1, grid_helper=grid_helper)
  

  注意此操作可能影响自定义网格显示，需测试效果。

• 调整tight_layout参数：尝试指定pad或rect参数强制调整布局：

  plt.tight_layout(pad=3.0, rect=[0, 0, 0.9, 1])
  

• 隐藏多余浮动轴：如果不需要浮动轴t和t2，隐藏它们以释放布局空间：

  ax1.axis["t"].set_visible(False)
  ax1.axis["t2"].set_visible(False)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Davide_sd