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)
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10 नवम्बर 2020, 15:19
4 जवाब
सबसे बढ़िया उत्तर
मुझे इसका समाधान मिल गया: bbox_inches
ax.figure.savefig(filename, bbox_inches='tight')
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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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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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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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10 नवम्बर 2020, 15:24