这篇文章主要介绍“Pandas Matplotlib保存图形时坐标轴标签太长导致显示不全如何解决”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“Pandas Matplotlib保存图形时坐标轴标签太长导致显示不全如何解决”文章能帮助大家解决问题。
适用于解决matplotlib
绘制图像时出现的这个问题。
# 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. Dense\n(element-wise)") ax.set_xticklabels(df_sparsity.Name, rotation=90) fig = ax.get_figure() fig.savefig('output.png')
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. Dense\n(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:
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。
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:
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