Matplotlib में एक्सिस लिमिट सेट करते समय पैडिंग संरक्षित करें

Matplotlib में plt.rcParams["figure.autolayout"] = False सेट करके टाइट लेआउट अक्षम करें, जिससे xlim() और ylim() सेट करते समय पैडिंग संरक्षित रहती है।

चरण

1. फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें
2. NumPy से x और y डेटा बिंदु बनाएं
3. plot() मेथड से x और y प्लॉट करें
4. xlim() और ylim() से एक्सिस लिमिट सेट करें
5. plt.show() से प्रदर्शित करें

उदाहरण

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True  # True = टाइट लेआउट (पैडिंग कम)

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.sin(x) ** 2

plt.plot(x, y, 'b-', linewidth=2)

# मैन्युअल लिमिट्स थोड़े अतिरिक्त पैडिंग के साथ
plt.xlim([0, max(x) + 0.125])
plt.ylim([0, max(y) + 0.125])

plt.title('पैडिंग के साथ एक्सिस लिमिट्स')
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

आउटपुट

प्लॉट जहां X-अक्ष 0 से 10.125 तक और Y-अक्ष 0 से 1.125 तक जाता है, डेटा रेंज से थोड़ा आगे।

autolayout vs मैन्युअल लिमिट्स

बेहतर विकल्प: margins()

# प्रतिशत पैडिंग जोड़ें (अनुशंसित)
plt.margins(x=0.05, y=0.05)  # 5% पैडिंग प्रत्येक तरफ
# या
ax.margins(0.05)

अन्य पैडिंग विधियाँ

• ax.set_xlim(auto=False) ऑटो-स्केलिंग अक्षम करता है
• ax.set_xbound(lower, upper) बाउंड सेट करता है ऑटो-लिमिट के साथ
• plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) एक साथ सभी लिमिट्स सेट करता है

नोट

आधुनिक Matplotlib (3.3+) में constrained_layout=True फिगर बनाते समय autolayout से बेहतर काम करता है।