plt.plot 分类轴过度拥挤答案

【问题标题】：plt.plot categorical axis overcrowdedplt.plot 分类轴过度拥挤
【发布时间】：2020-06-01 00:20:35
【问题描述】：

我目前正在绘制一个数据框，其中包含 119 个观察值，这些观察值代表国家（分类）的回收率（浮动）。我尝试制作散点图和条形图，但两次都遇到分类 y 轴过度拥挤。

我认为可以使轴更大或增加类别之间的空间，但没有找到任何有用的东西。您能否向我解释一下如何改进代码以使 y 轴上的所有国家都可观察到？

附加的是 MWE（尽管它最终很简单）、plt.plot() 输出和 dataset.info()。

MWE：

plt.plot(
    rr_data['r_rate'], 
    rr_data['country'], 
    '.', 
    color='red')
plt.title('Recycling rates by country')
plt.ylabel('Countrycode')
plt.xlabel('Waste recycled, %')

信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 119 entries, 0 to 120
Data columns (total 2 columns):
country    119 non-null object
r_rate     119 non-null float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 2.8+ KB

剧情： rr_by_country

【问题讨论】：

标签： python matplotlib plot

【解决方案1】：

您可以使用figsize=(x,y)增加整个图形的大小

所以你可以简单地

plt.plot(rr_data['r_rate'], rr_data['country'], figsize(20,20),'.',color='red')
plt.title('Recycling rates by country')
plt.ylabel('Countrycode')
plt.xlabel('Waste recycled, %')

这就是你要找的吗？您可以使用数字以所需的方式增加情节

【讨论】：

确实如此。没想到这么简单，非常感谢。但是，您需要在绘制之前设置图形大小，如下所示：plt.figure(figsize=(x,y))。否则，会产生错误。

【解决方案2】：

有几种方法可以定义图形的大小。例如：

fig, ax = plt.subplot(figsize=(10, 10))
ax.plot(rr_data['r_rate'], rr_data['country'], figsize(10,10),'.',color='red')

或

plt.plot(rr_data['r_rate'], rr_data['country'], figsize(10,10),'.',color='red')

或

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(...)

fig.set_size_inches(width,height)

【讨论】：