我将自动轴范围用于数据。
例如，当我使用-29到+31之间的x数据时，
ax = plt.gca()
xsta, xend = ax.get_xlim()
我得到-30和40，这不能正确描述数据范围。我希望看到轴范围四舍五入为5，即极限为-30和35。
有可能这样做吗？或者，是否有可能获取x轴数据的精确范围（-29,31），然后编写算法手动更改该值（使用set_xlim）？
感谢帮助。
参考方案
首先，让我们建立一个简单的示例：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-29, 31], [-29, 31])
plt.show()
如果您想了解用于手动指定事物的数据范围，可以使用：
ax.xaxis.get_data_interval()
ax.yaxis.get_data_interval()
但是，通常希望更改为简单的数据限制填充。在这种情况下，请使用ax.margins(some_percentage)。例如，这将使用数据范围的5％来填充限制：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-29, 31], [-29, 31])
ax.margins(0.05)
plt.show()
回到原始情况，您可以手动使轴限制仅使用5的倍数（但不更改刻度，等等）：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-29, 31], [-29, 31])
multiplier = 5.0
for axis, setter in [(ax.xaxis, ax.set_xlim), (ax.yaxis, ax.set_ylim)]:
vmin, vmax = axis.get_data_interval()
vmin = multiplier * np.floor(vmin / multiplier)
vmax = multiplier * np.ceil(vmax / multiplier)
setter([vmin, vmax])
plt.show()
我们还可以通过将每个轴的定位器子类化来完成相同的事情：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import AutoLocator
class MyLocator(AutoLocator):
def view_limits(self, vmin, vmax):
multiplier = 5.0
vmin = multiplier * np.floor(vmin / multiplier)
vmax = multiplier * np.ceil(vmax / multiplier)
return vmin, vmax
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-29, 31], [-29, 31])
ax.xaxis.set_major_locator(MyLocator())
ax.yaxis.set_major_locator(MyLocator())
ax.autoscale()
plt.show()
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