Matplotlib（GridSpec）-子图轴标签被切断？尝试使用'tight_layout'。

Question

Matplotlib（GridSpec）-子图轴标签被切断？尝试使用'tight_layout'。

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我正在使用GridSpec来组织子图。我有一个共享的colorbar用于所有图表。

所有在线建议似乎都指出tight_layout()是解决轴标签被截断问题的方法，但这似乎在这里不起作用（除非它以我不知道的另一种形式出现）。

我还尝试使用tight_layout的rect参数，用于fig、plt和gs。

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
from pylab import *
import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.colors
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

gs = gridspec.GridSpec(1,7,hspace=0.05,wspace=0.5, width_ratios=[1,1,1,1,1,1,0.1])
figure(num=None, figsize=(18, 2), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

data = np.random.rand(3,6,224,5)

for i in range(6):
    ax = plt.subplot(gs[0, i], projection='3d')
    p = ax.scatter(data[0,i,:,0], data[0,i,:,1], data[0,i,:,2], c=data[0,i,:,4], marker='o')
    title("Case " + str(i+1))
    ax.set_xlabel('Batch Size', linespacing=3)
    ax.set_ylabel('Window Size', linespacing=3)
    ax.set_zlabel('Neurons', linespacing=3)
    ax.xaxis.labelpad=20
    ax.yaxis.labelpad=20
    ax.zaxis.labelpad=10

cbar = plt.subplot(gs[0,6])
colorbar(p, cax=cbar, label='RMSE')

plt.show()

这会生成下面的图像：

- Oliver Crow

我认为 tight_layout 在这里会产生相反的效果。相反，应该使图形边距更大，例如使用 bottom=0.3 或类似方法。 - ImportanceOfBeingErnest

谢谢您的回复。您能否提供一个具体的例子吗？我已经尝试过 fig.subplots_adjust(bottom=0.3)、plt.subplots_adjust(bottom=0.3) 和 ax.margins。您是指不同类型的图形边缘吗？ - Oliver Crow

我指的是bottom=0.3，就像fig.subplots_adjust(bottom=0.3)一样。如果您能提供一个可运行的示例，我可以进行修改。请参见[mcve]。 - ImportanceOfBeingErnest

抱歉，我已经编辑了代码，现在可以运行了。 - Oliver Crow

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- ImportanceOfBeingErnest · Accepted Answer

如评论所述，将bottom参数设置为较大的值，例如bottom=0.3，将为您提供更多空间以容纳坐标轴修饰符。

此外，将图形稍微变高一点（例如3英寸而不是2英寸）可能会有用，以便不会使绘图缩小太多。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
import matplotlib.gridspec as gridspec
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

gs = gridspec.GridSpec(1,7,hspace=0.05,wspace=0.5, bottom=0.3,
                       left=0.02, right=0.95, width_ratios=[1,1,1,1,1,1,0.1])
fig = plt.figure(figsize=(18, 3), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

data = np.random.rand(3,6,224,5)

for i in range(6):
    ax = plt.subplot(gs[0, i], projection='3d')
    p = ax.scatter(data[0,i,:,0], data[0,i,:,1], data[0,i,:,2], 
                   c=data[0,i,:,4], marker='o')
    ax.set_title("Case " + str(i+1))
    ax.set_xlabel('Batch Size', linespacing=3)
    ax.set_ylabel('Window Size', linespacing=3)
    ax.set_zlabel('Neurons', linespacing=3)
    ax.xaxis.labelpad=20
    ax.yaxis.labelpad=20
    ax.zaxis.labelpad=10

cbar = plt.subplot(gs[0,6])
fig.colorbar(p, cax=cbar, label='RMSE')

# This is only needed for jupyter
fig.add_axes([0,0,1,1]).axis("off")

plt.show()

不幸的是，在jupyter中，%matplotlib inline后端总是使用bbox_inches = "tight"设置创建其图像。因此，解决方法是在图形中创建一些元素，以确保“紧密”区域足够大。在这里，一个选项是使用fig.add_axes([0,0,1,1]).axis("off")。