修改matplotlib的subplots的toolbar属性

在Matplotlib库中，`toolbar` 属性控制着绘图窗口底部工具栏的行为。如果你想要修改subplots（子图）中工具栏的表现或启用/禁用它，你可以通过`Figure.subplots_adjust` 或 `plt.subplots` 的 `tight_layout` 函数设置。

例如，如果你想完全禁用工具栏，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots()
# 或者
fig, axs = plt.subplots(tight_layout={'toolbar': 'none'})

plt.show()

这里 `'toolbar': 'none'` 表示关闭工具栏。如果想调整为其他模式，如仅显示最大化按钮，可以设置为 `'toolbar2'`。

如果你已经创建了Subplot，并想单独更改某个子图的工具栏，可能需要访问每个轴（axs）并设置其子工具栏，但这不是官方推荐的方式，因为大部分交互都是针对整个figure的。

注意：`plt.subplots_adjust` 更多用于全局调整布局，而 `tight_layout` 主要是为了自动调整子图间的间距，以适应特定的大小或留白。

相关问题

修改matplotlib的subplots的toolbar的坐标显示

在Matplotlib库中，`SubplotToolbar` 是一个工具栏，它允许用户进行一些常见的子图操作，如缩放、平移和保存图像等。默认情况下，这个工具栏会显示鼠标光标的当前位置，即鼠标悬停在图表上时的 (x, y) 坐标。

如果你想要修改这个工具栏的坐标显示样式或者位置，可以使用 `NavigationToolbar2` 的 `update()` 方法，并设置 `display_format` 参数。这个参数允许你自定义坐标值的展示方式，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

fig, ax = plt.subplots()
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)

# 创建工具栏并指定坐标格式为百分比
toolbar = NavigationToolbar2(cax, fig)
toolbar.update(display_format='%.1f%%')

plt.show()

在这个例子中，我们将坐标格式设为了百分比形式 (`%.1f%%`)，这意味着当鼠标移动时，显示的是 x 和 y 坐标相对于整个窗口的比例。

如果你想改变其他属性，比如隐藏工具栏或者改变其显示位置，可以查阅 Matplotlib 的官方文档，或者直接访问 `NavigationToolbar2` 对象的相关属性进行设置。

修改matplotlib的subplots的toolbar的坐标显示内容

在Matplotlib中，Subplots工具栏通常会显示一些交互式的控制选项，如保存、打印等。如果你想要修改这个工具栏上坐标轴标签的内容，这不是直接设置的地方，因为工具栏的文本是固定的。然而，你可以通过创建一个自定义的`Toolbar`实例，并覆盖其内部的方法来自定义显示内容。

以下是一个简单的示例，展示如何在回调函数中更改工具栏上X轴和Y轴的标题：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_interactive import Toolmanager

class CustomToolbar(Toolmanager):
    def __init__(self, canvas, axes):
        super().__init__(canvas, axes)
        
    def update_toolbar(self):
        x_label = self.axes.get_xlabel() if self.axes.get_xlabel() else "Custom X Label"
        y_label = self.axes.get_ylabel() if self.axes.get_ylabel() else "Custom Y Label"
        self.canvas.figure.text(.95, .05, f"X: {x_label}\nY: {y_label}", transform=self.canvas.figure.transFigure)

# 创建一个新窗口并创建子图
fig, axs = plt.subplots()
custom_toolbar = CustomToolbar(fig.canvas, axs)

# 当鼠标悬停在坐标轴上时更新工具栏
def hover(event):
    if event.inaxes:
        custom_toolbar.update_toolbar()

fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', hover)

plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个名为`CustomToolbar`的类，它继承自`Toolmanager`。然后，在`update_toolbar`方法中，我们获取当前子图的X轴和Y轴标签，并显示在工具栏上。

注意这并不是改变原始工具栏的行为，而是添加了额外的信息。如果你需要更复杂的定制，可能需要深入研究`Toolmanager`的源码或寻找其他插件。