python - 用 Pandas 调整子图布局

Question

我开始意识到 ma​​tplotlib 的 tight_layout() 不能应用于 pandas 生成的绘图。

这是我正在运行的代码:

            0         1         2         3         4
A    0.039895  0.960105       NaN       NaN       NaN
D    0.030418  0.969582       NaN       NaN       NaN
E    0.037345  0.962655       NaN       NaN       NaN
F    0.061522  0.938478       NaN       NaN       NaN
G    0.047163  0.952837       NaN       NaN       NaN
H    0.026423  0.000000  0.000000  0.973577       NaN

df.T.plot(kind='bar', subplots=True, width=0.7, legend=False, 
                             layout=(2,4), sharex=True, sharey=True)
plt.tight_layout()

我最终遇到以下错误:

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'is_bbox'

我也认为这与 github 上发布的类似问题有关: DataFrame.hist() does not get along with matplotlib.pyplot.tight_layout() #9351

因此，我正在寻找基于 subplots_adjust(*args, **kwargs) 的解决方法。最重要的是，我试图调整 hspace 参数。但是，调用 pandas 的 plot 函数时不接受这些关键字参数。

有什么建议吗？

Answer 1

tight_layout() 绝对适用于 pandas!

没有 tight_layout()

df.T.plot(kind='bar', subplots=True, width=0.7, legend=False, 
                             layout=(3, 2), sharex=True, sharey=True)
# plt.tight_layout()

---

使用 tight_layout()

df.T.plot(kind='bar', subplots=True, width=0.7, legend=False, 
                             layout=(3, 2), sharex=True, sharey=True)
plt.tight_layout()