मैं फीचर महत्व की साजिश दिखाने के लिए पांडा डेटाफ्रेम का उपयोग करता हूं।

हालांकि कुछ विशेषताएं अपने लंबे नामों के कारण येलेबल के लिए उपयुक्त नहीं हैं।

data = pd.DataFrame({'feature': feature,'importance': importance}).sort_values(by='importance', ascending=False)[0:10]
ax = data.plot(kind='barh', x='feature', y='importance')
ax.figure.savefig(filename)

enter image description here

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tyasird 10 नवम्बर 2020, 15:19

4 जवाब

सबसे बढ़िया उत्तर

मुझे इसका समाधान मिल गया: bbox_inches

ax.figure.savefig(filename, bbox_inches='tight')

enter image description here

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tyasird 10 नवम्बर 2020, 19:27

constrained_layout का इस्तेमाल करें; यह tight_layout के समान है, लेकिन अधिक लचीला है:

fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)
data.plot(kind='barh', x='feature', y='importance', ax=ax)
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Jody Klymak 10 नवम्बर 2020, 18:39

plt.tight_layout() को सेव करने से पहले, लेकिन प्लॉटिंग के बाद इस तरह इस्तेमाल करें:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = data.plot(kind='barh', x='feature', y='importance')

plt.tight_layout()

ax.figure.savefig(filename)

अन्य थ्रेड में अधिक विवरण: https://stackoverflow.com/a/17390833/13240220

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Clément Moliné 10 नवम्बर 2020, 15:44

आप left पैरामीटर को matplotlib.pyplot से एडजस्ट कर सकते हैं .subplots_adjust:

from matplotlib import pyplot as plt

ax = data.plot(kind='barh', x='feature', y='importance')
plt.subplots_adjust(left=0.3)  # call after drawn the plot, but before showing or saving
ax.figure.savefig(filename)
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np8 10 नवम्बर 2020, 15:24