修复python中的重叠图形

时间:2019-04-28 17:06:17

标签: python python-3.x pandas matplotlib

我正在使用subplot方法使我的工作更加有序,但是我不知道如何解决图形的重叠。这是我的代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data=pd.read_csv('churn.csv')
fugados=data[data.Churn=='Yes']
noFugados=data[data.Churn=='No']

plt.subplot(3,2,1)
plt.title('Cantidad de clientes y fugados [1]')
plt.scatter('Fugados',fugados.Churn.size)
plt.scatter('Clientes',noFugados.Churn.size)
plt.ylabel('Cantidad de personas')

plt.subplot(3,2,2)
plt.title('Cantidad de hombres y mujeres [2]')
m=data[data.gender=='Female']
h=data[data.gender=='Male']
plt.scatter('Hombres',h.gender.size)
plt.scatter('Mujeres',m.gender.size)
plt.ylabel('Cantidad de personas')

plt.subplot(3,2,3)
plt.title('Cantidad de hombres y mujeres fugados [3]')
m=data[(data.gender=='Female') & (data.Churn=='Yes')]
h=data[(data.gender=='Male') & (data.Churn=='Yes')]
plt.scatter('Hombres',h.gender.size)
plt.scatter('Mujeres',m.gender.size)
plt.ylabel('Cantidad de personas')

plt.subplot(3,2,4)
plt.title('Cantidad de hombres y mujeres que son clientes [4]')
m=data[(data.gender=='Female') & (data.Churn=='No')]
h=data[(data.gender=='Male') & (data.Churn=='No')]
plt.scatter('Hombres',h.gender.size)
plt.scatter('Mujeres',m.gender.size)
plt.ylabel('Cantidad de personas')
plt.subplot(3,2,5)
plt.title('Cantidad de fugados que tenían fibra óptica u otro servicio [5]')
conFibra=data[(data.InternetService=='Fiber optic') & (data.Churn=='Yes')]
sinFibra=data[(data.InternetService!='Fiber optic') & (data.Churn=='Yes')]
plt.scatter('Fibra óptica',conFibra.gender.size)
plt.scatter('Otro servicio',sinFibra.gender.size)
plt.ylabel('Cantidad de personas')

这是输出: plot

如果有人可以帮助我展示更清晰,更有条理的东西,我将不胜感激。我要分离图形。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

尝试在放映前添加plt.tight_layout()吗?

参考:https://matplotlib.org/tutorials/intermediate/tight_layout_guide.html