plt.tight_layout()函数的工作原理是,它会自动计算所有子图的大小和位置,并根据这些信息调整子图之间的边缘空间。这个过程是基于所有子图的边缘进行迭代的,每次迭代都会尝试减少边缘空间,直到达到一个最优的状态,即所有子图的大小和位置使得整体的美观性和紧凑性达到最佳。要使用plt.tight_layout()函数,只需要在创建完...
4 加上plt.tight_layout()后 4.1 代码 4.2 结果 1 问题 (1)在 matplotlib 中,轴域(包括子图)的位置以标准化图形坐标指定。 可能发生的是,你的轴标签或标题(有时甚至是刻度标签)会超出图形区域,因此被截断。 (2)当你拥有多个子图时,你会经常看到不同轴域的...
标题和标签，可能还有轴编号，都放置在网格之间的空间中。默认的空格仅足以容纳一个文本。你必须用figure...
AI代码助手复制代码 顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉,右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠.使用plt.tight_layout很方便 plt.figure(figsize=(8,8)) fori, col inenumerate(categorical): ax = plt.subplot(2,2, i+1) sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax) plt.tight\_layout() AI代码助手复制...
###plt.tight_layout() ###注意:位置要在plt.show()之前,所有画图函数之后 (有时间再补代码效果图) 这里放图片↓
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Wenn I do plt.tight_layout(pad=0) outer ticks are not considered and cut away: import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.get_yaxis().set_tick_params(direction='out') ax.get_xaxis().set_tick_params(direction='out') ax.set_xlim(0.05, 0.95) fig.tight_layout(pad...
tight_layout() plt.show() 最终效果: Bar 研报里很多图都挺好看的,有些应该是用Excel 作图, 我平时用Python多一点,在此分享一个行业的Bar图。 华泰人工智能研报 def plot_industry(industry): """ industry bar plot """ group_industry = industry.groupby('industry')['RET'].mean() # plt....
2表示2行2列,sharex表示是否共享x坐标 # 会返回figure和小figure,第一个括号(ax11, ax12)表示第一行的小figure,同理第二个 f, ((ax11, ax12), (ax21, ax22)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True) # 绘制一个散点 ax11.scatter([1, 2], [1, 2]) plt.tight_layout() plt...