Matplotlib 增加 x 轴上点之间的间距答案

【问题标题】：Matplotlib increase spacing between points on x-axisMatplotlib 增加 x 轴上点之间的间距
【发布时间】：2019-03-02 14:02:09
【问题描述】：

我正在寻找一种防止标签重叠的方法。在通过 Stackoverflow 搜索时，我什至找不到任何关于如何控制 x 轴间距的建议。

        matplotlib.pyplot.xticks(x, xticks, rotation=90)
        matplotlib.pyplot.plot(x, y)
        matplotlib.pyplot.bar(x, y, alpha=0.2)

        matplotlib.pyplot.title(
            f"średnia cena produktu {self.identifier}, według kontrahentów")
        matplotlib.pyplot.xlabel("kontrahent")
        matplotlib.pyplot.ylabel("cena")


        matplotlib.pyplot.tight_layout()

        matplotlib.pyplot.savefig(os.path.join(
            "products", self.identifier, "wykres.png"))
        matplotlib.pyplot.close()

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

首先，如果没有您的数据，很难确切知道发生了什么，所以我不得不创建虚拟数据并调整您的变量“self.identifier”和“xticks”，因为我们不知道它们是什么； .

话虽如此，您正在寻找的功能是

plt.tick_params(axis='x', which='major', labelsize=__)

如下代码所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#make dummy data
x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40]
y=np.random.rand(len(x))

plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.bar(x, y, alpha=0.2)
plt.title(f"średnia cena produktu, według kontrahentów")
plt.xlabel("kontrahent")
plt.ylabel("cena")
plt.xticks(x, [str(i) for i in y], rotation=90)

#set parameters for tick labels
plt.tick_params(axis='x', which='major', labelsize=3)

plt.tight_layout()

【讨论】：

这可能与stackoverflow.com/questions/6390393/…重复
我看到了这篇文章，但我想保持我的字体大小。我只是想增加酒吧之间的距离。
非常感谢你的工作，我认为 tick_params 只能调整文本参数；）
可以，但我一直在寻找的主要目标是拉伸 x 轴而不是缩小标签
不知道是不是你要的，但是你用plt.figure(figsize=(15,5))声明的时候可以增加图的大小

【解决方案2】：

pythonpedia.com 的这个解决方案为我解决了这个问题。为了长寿，在这里复制，所有功劳归功于 ImportanceOfBeingEarnest 和页面https://pythonpedia.com/en/knowledge-base/44863375/how-to-change-spacing-between-ticks-in-matplotlib-。

ImportanceOFBeingEarnest 的回答：

刻度标签之间的间距完全由轴上刻度之间的间距决定。因此，在给定刻度标签之间获得更多空间的唯一方法是使轴更大。

为了确定标签不重叠所需的空间，可以找出最大的标签并将其长度乘以刻度标签的数量。然后可以调整轴周围的边距并将计算的大小设置为新的图形大小。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 150
data = np.linspace(0, N, N)

plt.plot(data)

plt.xticks(range(N)) # add loads of ticks
plt.grid()

plt.gca().margins(x=0)
plt.gcf().canvas.draw()
tl = plt.gca().get_xticklabels()
maxsize = max([t.get_window_extent().width for t in tl])
m = 0.2 # inch margin
s = maxsize/plt.gcf().dpi*N+2*m
margin = m/plt.gcf().get_size_inches()[0]

plt.gcf().subplots_adjust(left=margin, right=1.-margin)
plt.gcf().set_size_inches(s, plt.gcf().get_size_inches()[1])

plt.savefig(__file__+".png")
plt.show()

请注意，如果绘图窗口中显示的图形大于屏幕，它将再次缩小，因此调整大小的图形仅在保存时以新大小显示。或者，可以选择将其合并到带有滚动条的某个窗口中。

【讨论】：