Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Excessive white space / margins with some plots.

Đang mở
#586 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
jupyter-notebook, python
Lĩnh vực
data-visualization, frontend

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách chạy hai ví dụ được cung cấp với %matplotlib ipympl và %matplotlib inline, bao gồm các thiết lập constrained layout và aspect. So sánh các lề thu được và theo dõi hoạt động kết xuất figure cũng như bố cục của ipympl. Được xem là hoàn tất khi ví dụ ipympl không còn tạo ra khoảng trắng quá mức xung quanh các axes, kể cả với các figure lớn hơn.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

With the current ipympl 0.9.6 (and probably earlier versions) I am observing excessive white space around axes in some cases when using the %matplotlib ipympl mode but not in the %matplotlib inline mode.

A small example to reproduce:

%matplotlib ipympl
from matplotlib import pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3), constrained_layout=True)
ax.imshow([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
ax.set_aspect(0.1)

This yields:

Image

And the same example in inline mode:

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3), constrained_layout=True)
ax.imshow([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
ax.set_aspect(0.1)

Image

Especially larger figures then became unmanageable in the ipympl backend. Setting constrained_layout or using plt.tight_layout() does not seem to influence the margins. Can this behavior be influenced?

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
1.7k
Fork
234
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của matplotlib/ipympl

Tất cả issue của matplotlib/ipympl

Issue tương tự

Thêm issue về Data Visualization

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.