但是这样图形被压缩了

看起来你在描述一个图表或者图像处理的问题，如果图形因为数据而被压缩，通常意味着数据的变化范围很大，导致图例的显示区域不足以包含所有的细节。这可能会使得某些部分难以看清。

解决这个问题有几种方法：

1. **缩放**：你可以选择只显示数据的一个特定区间，比如通过设置`xlim`和`ylim`来限制x轴和y轴的范围，只展示重要的变化部分。

2. **调整图例**：如果数据太多，可以尝试缩小图例的大小，或者仅保留最重要的几条线的图例，其他线条可以用透明度（alpha）较低的方式来表示。

3. **分段绘制**：对于非常大的数据集，可能需要将数据拆分成几个部分分别绘制，每个部分单独显示其完整的范围。

4. **使用log尺度**：如果数据呈现幂律分布，考虑使用对数尺度，特别是对y轴，可以更有效地展示跨度很大的数值。

5. **增加分辨率**：提高图片的dpi值可以帮助在一定程度上减少压缩感，但最终还是得依赖于数据可视化的设计策略。

例如，在matplotlib中，你可以这样做：

plt.xlim(left=...右=...)   # 定义x轴的范围
plt.ylim(bottom=...top=...)  # 定义y轴的范围

plt.legend(loc='best', fontsize='small')  # 改变图例的位置和大小

plt.savefig('example.png', dpi=3000)  # 高分辨率保存

记得在操作前检查你的数据特点，确定哪种方法最适合你的视觉需求。