python - 当宽度 <1.0 时，Matplotlib 周线太细；当宽度>=1.0 时，周线太粗

Question

为什么我的条形这么细？我尝试将宽度设置为 1，它们变得非常厚。我不知道还能尝试什么。默认厚度为 0.8，这是应该的样子吗？

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import numpy as np

working_runs = pd.DataFrame(np.random.uniform(1, 2, 210),
                            columns=['distance'],
                            index=pd.date_range('2019-06-01', periods=210, freq='D'))
summed = working_runs['distance'].resample('W').sum()
df = pd.DataFrame(summed)

fig, ax = plt.subplots()

ax.bar(df.index, df.distance)
ax.set_xticks(df.index)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%B %d"))
ax.xaxis.set_minor_formatter(mdates.DateFormatter("%B %d"))
plt.xticks(rotation=90) 

fig = ax.get_figure()

fig.set_figheight(10)
fig.set_figwidth(12)

plt.title('2019 Weekly Running Miles')
plt.ylabel('Distance /m')

fig.savefig("output.png")

我尝试像这样更改它:

ax.bar(df.index, df.distance,width=1)

0.9 看起来没有任何不同，1.0 看起来像这样:

Answer 1

我可以确认奇怪的行为，当将宽度设置为小于 1.0 时，它似乎被解释为一天的宽度。当将其设置为 1.0 或更高时，它会被解释为一周的宽度。

这似乎是 pandas 和 matplotlib 如何协同工作的问题。

解决方法可能是使用 edgecolor如 ax.bar(df.index, df.distance, width=1, edgecolor='white')如:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

working_runs = pd.DataFrame(np.random.uniform(1, 2, 210),
                            columns=['distance'],
                            index=pd.date_range('2019-06-01', periods=210, freq='D'))
summed = working_runs['distance'].resample('W').sum()
df = pd.DataFrame(summed)

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(df.index, df.distance, width=1, edgecolor='white')
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%B %d"))
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=7))
ax.autoscale(enable=True, axis='x', tight=True)
plt.xticks(rotation=90)

plt.title('2019 Weekly Running Miles')
plt.ylabel('Distance /m')
plt.show()

我尝试使用 df.plot.bar(y='distance', width=0.9, ax=ax) 留在 pandas 中。格式化日期可以通过显式转换 index 来完成到标签列表。同样在这种情况下，使用 width=1 会使绘图看起来更好。和edgecolor='white' .

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import pandas as pd
import numpy as np

working_runs = pd.DataFrame(np.random.uniform(1, 2, 210),
                            columns=['distance'],
                            index=pd.date_range('2019-06-01', periods=210, freq='D'))
summed = working_runs['distance'].resample('W').sum()
df = pd.DataFrame(summed)

fig, ax = plt.subplots()
df.plot.bar(y='distance', width=0.9, ax=ax)
plt.xticks(range(len(df.index)),
           [t.to_pydatetime().strftime("%b %d") for t in df.index],
           rotation=90)
plt.title('2019 Weekly Running Miles')
plt.ylabel('Distance /m')
plt.show()