为什么 pyplot.plot() 会创建一个宽度 = 1、高度 = 1 的附加矩形？

Question

我正在从 DataFrame 创建一个简单的条形图。 （Series 和 DataFrame 上的 plot 方法只是 pyplot.plot 的简单包装）

import pandas as pd
import matplotlib as mpl

df = pd.DataFrame({'City': ['Berlin', 'Munich', 'Hamburg'],
               'Population': [3426354, 1260391, 1739117]})
df = df.set_index('City')

ax = df.plot(kind='bar')

这是生成的图

现在我想访问各个栏。我注意到的是，还有一个额外的条（矩形），宽度=1，高度=1

rects = [rect for rect in ax.get_children() if isinstance(rect, mpl.patches.Rectangle)]
for r in rects:
   print(r)

输出：

Rectangle(xy=(-0.25, 0), width=0.5, height=3.42635e+06, angle=0)
Rectangle(xy=(0.75, 0), width=0.5, height=1.26039e+06, angle=0)
Rectangle(xy=(1.75, 0), width=0.5, height=1.73912e+06, angle=0)
Rectangle(xy=(0, 0), width=1, height=1, angle=0)

我希望这里只有三个矩形。第四个的目的是什么？

Answer 1

你不想为了得到那些感兴趣的轴而弄乱所有的轴子。如果坐标区中只有条形图，ax.patches 会为您提供坐标区中的矩形。

关于酒吧的标签，链接的文章可能不是最佳选择。它主张手动计算标签的距离，这并不是真正有用。相反，您只需使用参数textcoords="offset points" 到plt.annotation，将注释与条形顶部相比偏移一些点。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'City': ['Berlin', 'Munich', 'Hamburg'],
               'Population': [3426354, 1260391, 1739117]})
df = df.set_index('City')

ax = df.plot(kind='bar')


def autolabel(rects, ax):
    for rect in rects:
        x = rect.get_x() + rect.get_width()/2.
        y = rect.get_height()
        ax.annotate("{}".format(y), (x,y), xytext=(0,5), textcoords="offset points",
                    ha='center', va='bottom')

autolabel(ax.patches,ax)

ax.margins(y=0.1)
plt.show()

最后请注意，使用图中的形状来创建注释可能仍然不是最佳选择。相反，为什么不使用数据本身？

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'City': ['Berlin', 'Munich', 'Hamburg'],
               'Population': [3426354, 1260391, 1739117]})

ax = df.plot(x = "City", y="Population", kind='bar')

def autolabel(s, ax=None, name=""):
    x = s.name
    y = s[name]
    ax.annotate("{}".format(y), (x,y), xytext=(0,5), textcoords="offset points",
                ha='center', va='bottom')

df.apply(autolabel, axis=1, ax=ax, name="Population")

ax.margins(y=0.1)
plt.show()

这会产生与上面相同的图。

Answer 2

第四个矩形是轴子图的边界框。
这是 Pyplot 处理边界框的方式的产物，它并不特定于 Pandas。例如，使用常规 Pyplot 绘图：

f, ax = plt.subplots()
ax.bar(range(3), df.Population.values)
rects = [rect for rect in ax.get_children() if isinstance(rect, mpl.patches.Rectangle)]
for r in rects:
    print(r)

仍然产生四个矩形：

Rectangle(-0.4,0;0.8x3.42635e+06)
Rectangle(0.6,0;0.8x1.26039e+06)
Rectangle(1.6,0;0.8x1.73912e+06)
Rectangle(0,0;1x1)

Pyplot tight layout docs 中有一行引用了这个额外的 Rectangle（以及为什么它的坐标是 (0,0),(1,1)。它引用了一个 rect 参数：

...它指定子图将适合的边界框。坐标必须是标准化图形坐标，默认为 (0, 0, 1, 1)。

可能有一个更正式的 Matplotlib 文档部分更彻底地描述了这个架构，但我发现那些文档很难导航，这是我能想到的最好的。