在 Python/matplotlib 中绘制具有足够刻度空间的点图？

Question

在下面的代码sn-p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，但结果看起来很糟糕，因为 xticks 和 yticks 都没有足够的空间，因此很难注意到 cyl 的 4 和 8变量在图中输出其值。

那么我怎样才能提前有足够的空间来绘制它，就像你可以在 R/ggplot2 中没有任何麻烦一样？

供您参考，this code 和 this 在我的情况下都不起作用。有人知道原因吗？我是否必须首先费心创建这样的子图？是否无法根据输入值自动调整刻度？

Answer 1

我不知道你在问什么......

您是在问为什么不自动定位刻度，还是在问如何在绘图的内边缘周围添加“填充”？

如果是前者，那是因为您已经使用yticks 手动设置了刻度位置。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%）在数据限制自动缩放之前添加“填充”。

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

import matplotlib.pyplot as plt

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

如果您想避免这种情况，请使用ax.margins（或等效的plt.margins）指定在自动缩放发生之前要添加到数据限制的填充百分比。

例如

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()