matplotlib.pyplot覆盖条形图上的轴标签

Question

我有这个代码生成这个图，但是文本非常糟糕。我尝试了水平和垂直调整和旋转，使其可读，但没有成功。

有人可以告诉我如何重新定位文本并选择更好的字体/大小以便它们具有可读性吗？

对于用于显示此数据的更好图表的任何建议都非常受欢迎。

import matplotlib.pyplot as plt

N = 13
ind = np.arange(N) 
width = 0.8

good=[0, 1, 28, 144, 0, 41, 23, 5, 7, 2, 3, 9, 48]
bad=[0, 1, 28, 144, 0, 41, 23, 5, 7, 2, 3, 9, 48]
keys=[u'gaming', u'recreation', u'business', u'computer_internet', u'unknown', u'culture_politics', u'science_technology', u'law_crime', u'sports', u'religion', u'weather', u'health', u'arts_entertainment']
c2='r'
c1='b'
p1 = plt.bar(ind, good, width, color=c1)
p2 = plt.bar(ind, bad, width, color=c2, bottom=good)

plt.ylabel('Number of URLs scanned')
plt.title('Category')
plt.xticks(ind+width/2., keys, rotation='vertical')
#plt.yticks(np.arange(0,81,10), rotation='vertical')
plt.legend( (p1[0], p2[0]), ('good', 'bad') )

plt.show()

Answer 1

尝试以下某些操作来调整底部边距：

plt.tight_layout()或fig.savefig(bbox_inches='tight')尝试让matplotlib自行修复它。

您可以使用

手动调整边距

#adjust these as needed
plt.subplots_adjust(bottom=0.1, top=0.9, left=0.05, right=0.95)

编辑：

如果您更愿意将标签放在条形图旁边的地块上，您可以执行类似

的操作

N = 13
width = 0.4
ind = np.arange(N) + 0.5 #this puts the bars on the right of each "bin"
p1 = plt.bar(ind, good, width, color=c1)
p2 = plt.bar(ind, good, width, color=c2, bottom=good)
for rect, key in zip(p1, keys):
    x, y = rect.get_xy()
    plt.text(x-width, y, text, va='bottom', ha='left', rotation=90)

您可能希望在y坐标中添加一些缓冲区（如y+0.01或其他内容）。

Answer 2

您可以尝试水平条形图。它通常更适合这种可视化。我还做了一些调整来分类并使用更好的颜色：

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

good = np.array([0, 1, 28, 144, 0, 41, 23, 5, 7, 2, 3, 9, 48])
bad = np.array([0, 1, 28, 144, 0, 41, 23, 5, 7, 2, 3, 9, 48])
keys = np.array([u'gaming', u'recreation', u'business', u'computer_internet',
                 u'unknown', u'culture_politics', u'science_technology',
                 u'law_crime', u'sports', u'religion', u'weather',
                 u'health', u'arts_entertainment'])
ind = np.arange(1, len(keys) + 1) 

order = np.argsort(good + bad)
good, bad, keys = good[order], bad[order], keys[order]

c2 = '#FF7777'
c1 = '#7777FF'
p1 = plt.barh(ind, good, color=c1, align="center", label="good")
p2 = plt.barh(ind, bad, color=c2, left=good, align="center", label="bad")

plt.xlabel('Number of URLs scanned')
plt.yticks(ind, keys)
plt.legend(loc="center right")
plt.tight_layout()