在使用matplotlib做图得时候,有时候会碰到绘图时显示不全和图片保存时不完美的难题,本文主要是为大家介绍了有关PandasMatplotlib保存图型时纵坐标标识过长造成显示不全问题解决方式,需用的小伙伴可以参考一下。
序言
这篇blog主要是处理在使用pandas制作图象并储存时,因为标识过长,造成纵坐标上标签显示不全问题。刚遇到困难的时候修改了一下下图片尺寸,然而并没有卵用,因此就查找了下难题,发觉没解决pandad的。查看无奈之下,检查了一下下官方文档,领悟,那不就是是matplotlib嘛,换了关键词再查看,果真,便是。因此这篇也适用于处理matplotlib制作图象时发生的这种情况。
#部分代码
df_sparsity=distiller.weights_sparsity_summary(resnet20) df_sparsity_tmp=df_sparsity[['NNZ(dense)','NNZ(sparse)']] ax=df_sparsity_tmp.iloc[0:-1].plot(kind='bar',figsize=[30,10],title="Sparse vs.Densen(element-wise)") ax.set_xticklabels(df_sparsity.Name,rotation=90) fig=ax.get_figure() fig.savefig('output.png')
1.问题描述
使用pandas的DataFrame存储数据并绘制图像,横坐标轴的标签是ResNet20的各个layer的名字,像module.layer1.0.conv1.weight这样,由于太长,导致绘制出来的图像是这样的:
坐标轴的标签没有显示全,于是就尝试改变图像的大小:
#改变下高度 ax=df_sparsity_tmp.iloc[0:-1].plot(kind='bar',figsize=[30,50],title="Sparse vs.Densen(element-wise)")
于是图像就变成了下面这样,虽然有效果,但图片被拉长,依旧不美观:
2.问题原因
既然调整绘制图像尺寸之后绘制出来的图片依旧不符合预期,那就只能看看官方的文档了----pandas.DataFrame.plot(),看看是不是还有其他参数,能够使图像的大小及位置不变,坐标轴的绘制空间适当调整。然后就发现了这个:
函数返回了一个matplotlib.axes.Axes,既然是matlitplot,那问题就很容易解决了,matplotlib老搞这样的事。查看一下matplotlib的文档----matplotlib.pyplot.savefig(),可以看到:
默认情况下,仅保存图形给定的部分,如果设置为tight,将尝试保存更紧致的图形。
4.解决方法
在保存图形是加入bbox_inches参数:
#设置tight bbox fig.savefig('output.png',bbox_inches='tight')
再次保存图形,此时的就很ok了:
结束语
到此为止,这篇文章就给大家介绍到这里了,希望可以给大家带来帮助。
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