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python - 更改 SHAP 图的纵横比

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 23:13:46 38 4
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我想更改从 shap 库生成的图的纵横比。

下面的最小可重现示例图:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
import shap


boston = load_boston()
regr = pd.DataFrame(boston.data)
regr.columns = boston.feature_names
regr['MEDV'] = boston.target

X = regr.drop('MEDV', axis = 1)
Y = regr['MEDV']

fit = LinearRegression().fit(X, Y)

explainer = shap.LinearExplainer(fit, X, feature_dependence = 'independent')

shap_values = explainer.shap_values(X)
shap.summary_plot(shap_values, X)

我可以用这个保存图形:

fig = shap.summary_plot(shap_values, X, show = False)
plt.savefig('fig_tes1.svg', bbox_inches='tight',dpi=100)

但我无法更改宽高比,例如,宽高比为 4:3。

我读过我应该可以

plt.gcf()

但对我来说,这只会创建一个新的空白图。

<Figure size 432x288 with 0 Axes>

最佳答案

更新

使用plot_size参数:

shap.summary_plot(shap_values, X, plot_size=[8,6])
print(f'Size: {plt.gcf().get_size_inches()}')

# Output
Size: [8. 6.]

您可以使用 set_size_inches 修改图形的大小:

...
shap.summary_plot(shap_values, X)

# Add this code
print(f'Original size: {plt.gcf().get_size_inches()}')
w, _ = plt.gcf().get_size_inches()
plt.gcf().set_size_inches(w, w*3/4)
plt.tight_layout()
print(f'New size: {plt.gcf().get_size_inches()}')

plt.savefig('fig_tes1.svg', bbox_inches='tight',dpi=100)

输出:

Original size: [8.  6.7]
New size: [8. 6.]

set_size_inches

注意:修改宽度可能比修改高度更好:

_, h = plt.gcf().get_size_inches()
plt.gcf().set_size_inches(h*4/3, h)

关于python - 更改 SHAP 图的纵横比,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69355710/

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