%matplotlib inline
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=4)
m = 0
l = 0
for i in k:
if l == 4 and m==0:
m+=1
l = 0
data1[i].plot(kind = 'box', ax=axes[m,l], figsize = (12,5))
l+=1
根据需要输出子图。
但是当试图通过seaborn实现它时,子图堆叠彼此靠近,我如何改变每个子图的大小?
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=4)
m = 0
l = 0
plt.figure(figsize=(12,5))
for i in k:
if l == 4 and m==0:
m+=1
l = 0
sns.boxplot(x= data1[i], orient='v' , ax=axes[m,l])
l+=1
答案 0 :(得分:9)
您对plt.figure(figsize=(12,5))
的致电正在创建一个与第一步中已宣布的fig
不同的新空图。将通话中的figsize
设置为plt.subplots
。由于您没有设置,因此在您的绘图中默认为(6,4)。您已经创建了数字并已分配给变量fig
。如果你想对这个数字采取行动,你应该做fig.set_size_inches(12, 5)
来改变大小。
然后,您只需致电fig.tight_layout()
即可轻松搞定情节。
此外,通过在flatten
对象数组上使用axes
,可以更轻松地迭代轴。我也直接使用seaborn本身的数据。
# I first grab some data from seaborn and make an extra column so that there
# are exactly 8 columns for our 8 axes
data = sns.load_dataset('car_crashes')
data = data.drop('abbrev', axis=1)
data['total2'] = data['total'] * 2
# Set figsize here
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=4, figsize=(12,5))
# if you didn't set the figsize above you can do the following
# fig.set_size_inches(12, 5)
# flatten axes for easy iterating
for i, ax in enumerate(axes.flatten()):
sns.boxplot(x= data.iloc[:, i], orient='v' , ax=ax)
fig.tight_layout()
没有tight_layout
,情节会被轻微粉碎在一起。见下文。