matplotlib / matplotlib/ipympl

Excessive white space / margins with some plots.

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Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
1.7k
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PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

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:

````python
%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](https://github.com/user-attachments/assets/78d560f8-986a-4eb7-ba08-883dc095061f)

And the same example in inline mode:

````python
%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](https://github.com/user-attachments/assets/79cb76f7-984d-43c8-88e8-59e809935ec5)

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?

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne damit, die beiden bereitgestellten Beispiele mit `%matplotlib ipympl` und `%matplotlib inline` auszuführen, einschließlich der Einstellungen für constrained layout und aspect. Vergleiche die resultierenden Ränder und verfolge das Rendering und Layout-Verhalten der ipympl-Figur. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn das ipympl-Beispiel keinen übermäßigen Leerraum um die Achsen mehr erzeugt, auch bei größeren Figuren.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
jupyter-notebook, python
Bereich
data-visualization, frontend
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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