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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.]
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/
我有一张 table 。我希望它的数据垂直和水平居中。 我使用了 align="center"valign="middle" ,但它没有用。
我是一名优秀的程序员,十分优秀!