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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