1.问题情境
我们使用python的 matplotlib库绘图时，可能会遇到图片内容显示不全的情况，
以下边代码为例：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = range(9)
y = [5.12, 5.15, 5.13, 5.10, 5.2, 5.25, 5.19, 5.24, 5.31]
c = 0.5 * (min(x) + max(x))
d = min(y) + 0.3 * (max(y)-min(y))
plt.plot(x, y, label='股票A收盘价', c='k', ls='-.', marker='D', lw=2)
plt.xticks(x, [
'2022-03-27', '2022-03-28', '2022-03-29', '2022-03-30',
'2022-03-31', '2022-04-01', '2022-04-04', '2022-04-05',
'2022-04-06'], rotation=45)
plt.title('某股票收盘价时序图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.grid(True)
plt.legend()
# 标出每天的收盘价
for a, b in zip(x, y):
plt.text(a, b+0.01, '%.1f'%b, ha='center', va='bottom', fontsize=9)
plt.annotate('最低价', (x[y.index(min(y))], min(y)), (x[y.index(min(y))] + 2, min(y)+0.06), xycoords='data',
arrowprops=dict(width=3,headwidth=10,headlength=20, facecolor='g',shrink=0.05), c='r',fontsize=20)
plt.show()
图像效果如图所示，图像底部x轴的表示日期的标签，没有被显示完全：
虽然，有的知道的同学可能会告诉我，只要把窗口放大，就可以显示得完整了。确实如此。但是这仅仅只能满足我们的一般需求。如果我们的程序需要自动化生成图表并保存，这个方法就失效了。使用plt.savefig()保存出的图片文件如下图所示，这并不是我们想要的：
这样的场景下，subplots_adjust()方法的应用则恰到好处。
2. plt.subplots_adjust()概述
plt.subplots_adjust()方法常用的参数有6个。
其语法如下：
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)
其中，left, bottom, right, top依次表示四个方向上的，图表与画布边缘之间的距离。
这四个参数的每个参数的取值范围通常都在0-1之间。与其说是“间距”，倒不如说是图像边缘的“坐标”更确切。使用这四个参数时，将画布左下角视为坐标原点，画布的宽和高都视为1。如果参数取值大于1，则可能会出现图像的损失，图像会移动到画布之外，而不会报错。
且left不能大于等于right，bottom不能大于等于top，如果违反这一点则会发生报错。
wspace和 hspace则分别表示水平方向上图像间的距离和垂直方向上图像间的距离。其的取值是可以取得大于1，具体的则具体情形自行调试选出合适的。这两个参数用于画布有多个子图时。
3. 案例展示
3.1 单图情形
依然以第一部分中的示例为例，将表示图表与下边缘的距离 的参数 bottom设成0.2。
即在上边代码的基础上加上一句：
plt.subplots_adjust(bottom=0.2)
则图像效果发生以下改变：
3.2 多子图情形
在画布上绘制以下四幅图像。并设定上下左右及图像间的间距。
依次在左上绘制一幅折线图，右上绘制一幅散点图，
左下绘制一幅柱状图，右下绘制一幅箱线图。
并设定间距：
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.3, hspace=0.3)代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 位置221 画一幅简单的折线图
fig = plt.figure(1, facecolor='#33ff99', figsize=(10, 6))
ax1 = plt.subplot(221)
ax1.set_title('ax1')
ax1.set_facecolor("orange")
ax1.plot([1, 1, 0, 0, -1, 0, 1, 1, -1], c='r')
# 位置222 或一个横轴为月份，的散点图
ax2 = plt.subplot(222)
ax2.set_title('ax2')
ax2.set_facecolor("purple")
ax2.plot(['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', '8月', '9月'], [1, 0, 2, 5, 3, 5, 8, 7, 9], ls='', marker='*')
# 位置223 绘制一份柱状图
ax3 = plt.subplot(223)
ax3.set_title('ax3')
ax3.set_facecolor("pink")
ax3.bar(['A类', 'B类', 'C类', 'D类', 'E类'], height=[200, 350, 600, 540, 430], color='#9900ff')
# 位置224 绘制一张箱线图
ax4 = plt.subplot(224)
ax4.set_title('ax4')
np.random.seed(100)
data = np.random.randint(0, 100, (4, 4))
ax4.set_facecolor("blue")
ax4.boxplot(data, labels=('Open', 'High', 'Low', 'Close'))
# 添加
ax1.set_title('折线图')
ax2.set_title('散点图')
ax3.set_title('柱形图')
ax4.set_title('箱线图')
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.3, hspace=0.3)
plt.show()
生成图像效果如下：
到此这篇关于Python利用subplots_adjust方法解决图表与画布的间距问题的文章就介绍到这了,更多相关Python subplots_adjust间距内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
