在Python / matplotlib中用足够的刻度空间绘制点图？

Question

在以下代码段中：

import numpy as np
import pandas as pd
import pandas.rpy.common as com
import matplotlib.pyplot as plt
mtcars = com.load_data("mtcars")
df = mtcars.groupby(["cyl"]).apply(lambda x: pd.Series([x["cyl"].count(), np.mean(x["wt"])], index=["n", "wt"])).reset_index()
plt.plot(df["n"], range(len(df["cyl"])), "o")
plt.yticks(range(len(df["cyl"])), df["cyl"])
plt.show()

此代码输出点图图，但结果看起来非常糟糕，因为xticks和yticks都没有足够的空间，很难注意到4和8 cyl变量在图表中输出其值。

那么我怎样才能提前用足够的空间绘制它，就像你在R / ggplot2中没有任何麻烦一样可以做到这一点？

对于您的信息，this code和this都不适用于我的情况。谁知道原因？我是否一定要先创建这样的子图？是否无法根据输入值自动调整刻度？

Answer 1

我不能完全说出你在问什么...

您是在问为什么刻度线没有自动定位，或者您是否询问如何在绘图的内边缘周围添加“填充”？

如果是前者，那是因为您使用yticks手动设置了刻度线位置。这会覆盖自动刻度定位器。

如果是后者，请使用ax.margins(some_percentage)（其中some_percentage介于0和1之间，例如0.05为5％），以便在自动缩放之前将“填充”添加到数据限制。

作为后者的一个例子，默认情况下，数据限制可以自动调整，使得一个点可以位于图的边界上。 E.g：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10), 'ro')
plt.show()

如果要避免这种情况，请使用ax.margins（或等效地，plt.margins）指定在自动缩放之前添加到数据限制的填充百分比。

E.g。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10), 'ro')
ax.margins(0.04) # 4% padding, similar to R.
plt.show()