科学数据可视化-Python里面如何调整ticklabel与坐标轴之间的距离
Python里面如何调整ticklabel与坐标轴之间的距离
在Python中，使用matplotlib库绘制图表时，可以通过调整坐标轴的tick_params方法来调整ticklabel与坐标轴之间的距离。具体的，可以通过axis参数指定调整的坐标轴（'x'或'y'），which参数指定调整主坐标轴还是副坐标轴（'major'、'minor'或'both'），direction参数指定ticklabels的方向（'in'、'out'或'inout'），pad参数用于设置ticklabels与坐标轴之间的距离。
以下是一个调整x轴和y轴ticklabels与坐标轴之间距离的例子：
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个简单的图表
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 调整x轴和y轴的ticklabels与坐标轴之间的距离
plt.tick_params(axis='x', which='both', direction='in', pad=10)
plt.tick_params(axis='y', which='both', direction='in', pad=10)
# 显示图表
plt.show()
在这个例子中，pad=10表示将ticklabels与坐标轴之间的距离设置为10个单位，这个单位根据不同的坐标轴可能代表不同的长度。你可以根据需要调整pad参数的值来改变这个距离。
我们可以看到要设置调整ticklabel与坐标轴之间的距离需要用到tick_params这个函数。这个函数有两种用法matplotlib.axes.Axes.tick_params和matplotlib.pyplot.tick_params，这两种方法在本质上没有区别
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.tick_params.html#matplotlib.pyplot.tick_params
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.tick_params.html#matplotlib.pyplot.tick_params
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.tick_params.html#matplotlib.axes.Axes.tick_params
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.tick_params.html#matplotlib.axes.Axes.tick_params
然后我们需要用到pad这个参数，我们先看一下解释：
Pad:float
Distance in points between tick and label.
表示刻度与其对应标注之间的距离，也就是ticklabel与坐标轴之间的距离
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个简单的图表
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 调整x轴和y轴的ticklabels与坐标轴之间的距离
plt.tick_params(axis='x', which='both', direction='in', pad=10)
plt.tick_params(axis='y', which='both', direction='in', pad=10)
# 显示图表
plt.show()
我们先看看如果不调整可能会遇到什么问题，先看两幅图
我们可以看到上面两幅图在左下角的刻度标注重叠了，这显然很不美观。我们按上面的方法调整一下：
我们可以看到两幅图左下角刻度标注重叠的情况得到了改善，尤其是第二幅图
在Python中，set_pad 这个方法名并不是Python标准库或广泛使用的第三方库中直接定义的一个通用方法。它可能出现在特定的库或框架中，比如matplotlib、PIL（Python Imaging Library，现在通常指的是Pillow）等，用于图形处理或数据可视化时设置填充（padding）的上下文。
不过，为了给你一个大致的概念，我们可以看看在类似上下文中set_pad可能如何被使用，尽管这不是一个直接来自Python标准库的示例。
假设在matplotlib中
在matplotlib中，虽然没有一个直接名为set_pad的方法，但你可以通过调整子图（subplots）之间的间距来间接实现“填充”的效果。这通常是通过subplots_adjust方法完成的，它允许你调整子图参数，包括子图之间的水平和垂直间距。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 2) # 创建一个2x2的子图网格
# 调整子图参数，包括子图之间的间距
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1, hspace=0.4, wspace=0.4)
plt.show()
在这个例子中，hspace和wspace参数分别控制子图之间的垂直和水平间距，这可以看作是一种“填充”的调整。
假设在Pillow（PIL）中
在Pillow库中，如果你想要给图像添加填充，你可能会使用ImageOps.expand方法，而不是set_pad。
python
Copy Code
from PIL import Image, ImageOps
# 打开一个图像文件
image = Image.open('path_to_your_image.jpg')
# 给图像添加填充，border参数是一个四元组，分别代表左、上、右、下的填充量
padded_image = ImageOps.expand(image, border=(10, 10, 10, 10), fill='black')
padded_image.show()
在这个例子中，ImageOps.expand方法用于给图像添加填充，其中border参数指定了填充的宽度（或高度），fill参数指定了填充的颜色。
结论
由于set_pad不是一个Python标准库中的通用方法，你需要根据你正在使用的具体库或框架的文档来查找如何设置填充。在matplotlib中，你可能需要调整子图间距；在Pillow中，你可能会使用ImageOps.expand等方法。
下面是源程序代码
#import math
import numpy as np
import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
#from scipy.interpolate import interp1d
#import matplotlib.font_manager
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from scipy.fftpack import fft, fftshift
number=float(input("Please input the file number:"))
if number>=0 and number<=400000:
print("The file number range is correct!")
else:
print("The file number range is incorrect!")
prefix_name='e3-'
number_str="{:.0f}".format(number)
ia=str(number_str.zfill(6))
iname=prefix_name+ia
#print(iname)
file=h5py.File('./e3/'+iname+'.h5','r')
#print(list(file.keys()))
e_1=file['e3'][:]
e1=file['e3'][()]
e1=e1*3.2e12/2/np.pi
#print(e1)
#print(len(e1))
x1=np.linspace(-600.0+number*0.01, 0.0+number*0.01, 48000)
fontname=FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/msttcorefonts/Times_New_Roman.ttf', size=20.0)
fig, ax=plt.subplots(1, figsize=(10,10))
#print(fig.dpi)
#print(dir(fig))
#print(dir(ax))
#print(len(ax))
#print(dir(fig))
ax.plot(x1, e1, color=(1,0.5,0,1))
print(f'{max(e1):e}',f"{min(e1):e}")
ax.invert_yaxis()
#print(dir(ax))
ax.set_position([0.18, 0.15, 0.75, 0.8])
ax.set_xlim([min(x1), max(x1)])
ax.set_xticks(ax.get_xticks())
#ax.set_xticklabels([str(x1) for x1 in np.linspace(0, 700, 8)], fontsize=20.0, fontproperties=fontname)
ax.set_xticklabels([r'\rm $'+str1.get_text()+'$' for str1 in ax.get_xticklabels()], usetex=True, fontsize=20.0, fontproperties=fontname)
#print(ax.get_yticks())
#print(ax.get_yticklabels())
#print(dir(ax.get_yticklabels()[0]))
ax.set_yticks(ax.get_yticks())
#ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(), fontsize=20.0, fontproperties=fontname)
ax.set_yticklabels([r"\rm $"+str1.get_text()+"$" for str1 in ax.get_yticklabels()], usetex=True, \
fontsize=20.0, fontproperties=fontname)
ax.tick_params(axis='x', direction='in', length=6)
ax.tick_params(axis='y', direction='in', length=6)
ax.tick_params(axis='x', which='minor', direction='in', length=3)
ax.tick_params(axis='y', which='minor', direction='in', length=3)
ax.minorticks_on()
plt.tick_params(axis='x', which='both', direction='in', pad=10)
plt.tick_params(axis='y', which='both', direction='in', pad=10)
plt.xlabel(r"$\rm \bf t/t_0$", usetex=True, fontsize=25.0, fontstyle='normal', fontproperties=fontname)
ax.set_ylabel(r'$\rm \bf E_y(V/m)$', usetex=True, fontproperties=fontname, fontsize=25.0, fontstyle='normal')
plt.show()
fft_ex_t=fft(e1)
fft_ex_t=fftshift(fft_ex_t)
#print(len(fft_ex_t))
wt=np.linspace(-32, 32, len(fft_ex_t))
fig, ax=plt.subplots(1, figsize=(6, 8))
#print(dir(fig))
#print(dir(ax))
ax.plot(wt, abs(fft_ex_t), color=(0,0.5,0,1))
ax.set_position([0.18, 0.15, 0.75, 0.8])
ax.set_xlim([0, 12])
ax.set_xticks(np.linspace(0, 12, 7))
#ax.set_xticklabels([str(x1) for x1 in np.linspace(0, 2, 5)], usetex=True, fontsize=20.0, fontproperties=fontname)
ax.set_xticklabels([r'\rm $'+str(x1)+'$' for x1 in np.linspace(0, 12, 7)], usetex=True, fontsize=20.0, fontproperties=fontname)
#print(len(ax))
print(f"{max(abs(fft_ex_t)):E}",f'{min(abs(fft_ex_t)):E}')
ax.set_yticks(ax.get_yticks())
#ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(), fontsize=20.0, fontproperties=fontname)
#print(dir(ax.get_yticklabels()[0]))
ax.set_yticklabels([r"\rm $"+str1.get_text()+"$" for str1 in ax.get_yticklabels()], usetex=True, fontsize=20.0, fontproperties=fontname)
ax.tick_params(axis='x', direction='in', length=6)
ax.tick_params(axis='y', direction='in', length=6)
ax.tick_params(axis='x', which='minor', direction='in', length=3)
ax.tick_params(axis='y', which='minor', direction='in', length=3)
ax.minorticks_on()
plt.tick_params(axis='x', which='both', direction='in', pad=10)
plt.tick_params(axis='y', which='both', direction='in', pad=10)
plt.xlabel(r"$\rm \bf \omega/\omega_0$", usetex=True, fontsize=25.0, fontstyle='normal', fontproperties=fontname)
ax.set_ylabel(r'$\rm \bf Intensity(a.u.)$', usetex=True, fontproperties=fontname, fontsize=25.0, fontstyle='normal')
plt.show()
#named_colors = mcolors.get_named_colors_mapping()
#for name, hex in named_colors.items():
# print(name)