Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展。 Figure模块提供了顶层Artist，即Figure，其中包含所有绘图元素。此模块用于控制所有图元的子图和顶层容器的默认间距。
matplotlib.figure.Figure.get_tight_layout()方法
matplotlib库的get_tight_layout()方法图形模块用于检查绘图时是否调用了tight_layout。
用法： get_size_inches(self)
参数：此方法不接受任何参数。
返回：此方法返回是否调用tight_layout。
以下示例说明了matplotlib.figure中的matplotlib.figure.Figure.get_tight_layout()函数：
范例1：
# Implementation of matplotlib function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-5, 5, 0.01)
y1 = -3 * x*x + 10 * x + 10
y2 = 3 * x*x + x
fig, ax = plt.subplots()
fig.tight_layout()
ax.plot(x, y1, x, y2, color ='black')
ax.fill_between(x, y1, y2, where = y2 >y1,
facecolor ='green',
alpha = 0.8)
ax.fill_between(x, y1, y2, where = y2 <= y1,
facecolor ='black',
alpha = 0.8)
w = fig.get_tight_layout()
ax.text(-3, -80,
"Value Return by get_tight_layout():"
+ str(w),
fontweight ="bold")
fig.canvas.draw()
fig.suptitle('matplotlib.figure.Figure.get_tight_layout()\
function Example', fontweight ="bold")
plt.show()输出：
范例2：
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as mtri
import numpy as np
# Create triangulation.
x = np.asarray([0, 1, 2, 3, 0.5,
1.5, 2.5, 1, 2,
1.5])
y = np.asarray([0, 0, 0, 0, 1.0,
1.0, 1.0, 2, 2,
3.0])
triangles = [[0, 1, 4], [1, 5, 4],
[2, 6, 5], [4, 5, 7],
[5, 6, 8], [5, 8, 7],
[7, 8, 9], [1, 2, 5],
[2, 3, 6]]
triang = mtri.Triangulation(x, y, triangles)
z = np.cos(1.5 * x) * np.cos(1.5 * y)
fig, axs = plt.subplots()
axs.tricontourf(triang, z)
axs.triplot(triang, 'go-', color ='white')
fig.tight_layout(rect =(0.1, 0.1, 0.95, 0.95))
w = fig.get_tight_layout()
axs.text(.7, 2.8,
"Value Return by get_tight_layout():"
+ str(w),
fontweight ="bold")
fig.canvas.draw()
fig.suptitle('matplotlib.figure.Figure.get_tight_layout() \
function Example', fontweight ="bold")
plt.show()输出：
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自SHUBHAMSINGH10大神的英文原创作品 Matplotlib.figure.Figure.get_tight_layout() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。