plt.ylabel字体与图片有间距

您可以尝试将ylabel的位置调整一下，使其靠近图片，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

ax.set_ylabel('y label', fontsize=14, labelpad=5) # 调整labelpad的数值

plt.show()

您也可以使用`plt.subplots_adjust()`方法调整整体图像的布局，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

ax.set_ylabel('y label', fontsize=14)

plt.subplots_adjust(left=0.15) # 调整左侧空白区域大小

plt.show()

希望可以帮到您。

相关问题

修改以下代码，使得x轴文字标签不重叠: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.figure(figsize=(18,14)) plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45,fontsize=7) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010',fontsize=16) plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.figure(figsize=(18,14)) plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45,fontsize=7) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010',fontsize=16) plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity

') plt.subplots_adjust(bottom=0.3) #调整子图间距 plt.savefig('Starring_Actors_Popularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show()

修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') 
df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) 
df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) 
df_new=df_new.iloc[::65,:]    #（进行位置索引）对title进行抽样 

df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) 
df_renew=df_renew.iloc[::65,:]   

#可视化电影的revenue的值 
plt.figure(figsize=(18,14)) 
plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') 
plt.xticks(rotation=45,fontsize=7, ha='right') #x轴旋转45°，右对齐
plt.title('movies Revenue 1950-2010',fontsize=16) 
plt.xlabel('title') 
plt.ylabel('Revenue') 
plt.subplots_adjust(bottom=0.3) #调整子图间距
plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) 
plt.show() 

#可视化电影的Starring Actors Popularity值 
plt.figure(figsize=(18,14)) 
plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') 
plt.xticks(rotation=45,fontsize=7, ha='right') #x轴旋转45°，右对齐
plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010',fontsize=16) 
plt.xlabel('title') 
plt.ylabel('Starring Actors Popularity') 
plt.subplots_adjust(bottom=0.3) #调整子图间距
plt.savefig('Starring_Actors_Popularity_1950_2010.png',dpi=400) 
plt.show()

修改的内容包括：
1. 在xticks中添加ha='right'参数，使得x轴标签右对齐。
2. 在可视化图形中添加plt.subplots_adjust(bottom=0.3)调整子图间距，防止标签重叠。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) # 按FactoryName和JiJXH分组 grouped_data = [(name, group) for name, group in grouped_data] # 绘制箱线图 for index, (name, group) in enumerate(grouped_data): plt.boxplot(group['avg_sale'], positions=[index], widths=0.7) # 设置横轴标签和标题 names = [f'{name[0]}\n{name[1]}' for name in names] # 将元组转换为字符串 plt.xticks(range(len(grouped_data)), names,fontsize=10, stretch='ultra-condensed', rotation=45) plt.xlabel('FactoryName\nJiJXH', fontsize=20) # 修改字体大小 plt.ylabel('sale', fontsize=20) # 修改字体大小 plt.title('Sales Boxplot', fontsize=30) # 修改字体大小 #显示图形 plt.show() 横轴坐标轴上只有1个字，不全

在你的代码中，`names` 变量在 `plt.xticks()` 函数中使用之前，应该先从 `grouped_data` 变量中提取。请修改以下行：

grouped_data = [(name, group) for name, group in grouped_data]

为：

# 按FactoryName和JiJXH分组
grouped_data = data.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])

# 提取工厂名称和机型号
names = [f'{name[0]}\n{name[1]}' for name in grouped_data]

这样，`names` 变量中包含了正确的工厂名称和机型号，就可以在 `plt.xticks()` 函数中使用了。

另外，请注意修改 `figsize` 参数，确保图形大小适中。例如，可以将 `figsize` 参数修改为 `(20, 10)`，以便更好地显示横轴标签：

fig= plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=300)

最后，你可以尝试调整标签的间距，以便更好地显示标签。例如，可以在 `plt.subplots_adjust()` 函数中添加 `bottom` 参数来调整标签的位置：

plt.subplots_adjust(bottom=0.2)

这里将标签的位置调整为 0.2，你可以根据需要适当调整这个参数。