如何使用 matplotlib 绘制点，使它们出现在脊柱顶部？

Question

以下生成包含三个数据点（位于 (0, 0)、(0, 0.5) 和 (1, 1) 的图。只有位于绘图区域内的绘图点（小圆圈）部分可见，因此我在角落看到四分之一圆，沿左脊柱看到半圆。

我可以使用一个技巧来使所有点完全可见，这样它们就不会被裁剪在轴框架内吗？

from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure

fig = Figure()
canvas = FigureCanvas(fig)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot([0, 0, 1], [0, 0.5, 1], 'o')
fig.canvas.print_figure('test.png')

编辑：Amro 的建议（显而易见的方法）并不是首选方法，因为这些方法适用于 ROC 图（通常在两个轴上用 0 到 1 的框绘制）。如果我可以欺骗 matplotlib 生成与 http://www.google 上的许多结果类似的结果。 com/search?q=roc+plot ，它在两个轴上都有一个紧紧围绕 0..1 的框，但像许多人一样在轴线顶部绘制了点，这将是最佳的。

编辑2：我猜这可以使用“脊椎放置"（从 MPL 0.99 开始新），绘图区域按照 Amro 的建议稍微放大，但随后脊椎稍微重新定位到沿着两个 0 轴。我会对此进行试验并发布答案（如果有效），但请随意击败我。

Answer 1

您可以在绘图命令中或在调用“plot”返回的艺术家对象中关闭剪辑。

首先，这是图，带有额外的大符号，因此很清楚：

在绘图命令中，您可以执行

ax.plot([0, 0, 1], [0, 0.5, 1], 'o', clip_on=False, markersize=20)

或可以执行有

p = ax.plot([0, 0, 1], [0, 0.5, 1], 'o', markersize=20)
for m in p:
    m.set_clip_on(False)

Answer 2

您可以在所有方向上稍微扩展轴限制：

ax = fig.add_subplot(111, xlim=(-0.1,1.1), ylim=(-0.1,1.1))

Answer 3

我将使用新的 spin.set_position() 功能的想法与 Amro 的建议结合起来，稍微扩大了范围。以下仅适用于 matplotlib 1.0 或更高版本，因为它依赖于新的 spin.set_bounds() 调用。 （我相信 Amro 的想法也需要 1.0 或更高版本，因为 xlim/ylim kwargs 对 0.99.1 没有任何作用。）

fig = Figure()
canvas = FigureCanvas(fig)
ax = fig.add_subplot(111, xlim=(-0.1, 1.1), ylim=(-0.1, 1.1))
ax.plot([0, 0, 1], [0, 0.5, 1], 'o')
for side in 'left bottom top right'.split():
    ax.spines[side].set_position('zero')
    ax.spines[side].set_bounds(0, 1)
canvas.print_figure('test.png')

我仍然很有兴趣听到是否有不同的方法，但经过多次谷歌搜索后我的猜测是matplotlib 在该区域有一个基本限制：所有数据都被为轴定义的区域紧密裁剪。