python数据标签重叠(python添加标签)

python matplotlib画的图坐标轴重叠，如何解决？

1.tight_layout命令：主要用于自动调整绘图区的大小及间距，使所有的绘图区及其标题、坐标轴标签等都可以不重叠的完整显示在画布上。

2.使用方法：fig.tight_layout()

效果如图：

3.此外

tight_layout命令还有三个关键字参数：pad、w_pad、h_pad。

pad用于设置绘图区边缘与画布边缘的距离大小

w_pad用于设置绘图区间水平距离的大小

h_pad用于设置绘图区间垂直距离的大小

使用方法：

fig.tight_layout(pad=0.4, w_pad=3.0, h_pad=3.0)

效果如下：

python绘图中四个绘图技巧

pre{overflow-x: auto}

技巧1: plt.subplots()

技巧2: plt.subplot()

技巧3: plt.tight_layout()

技巧4: plt.suptitle()

数据集：

让我们导入包并更新图表的默认设置，为图表添加一点个人风格。 我们将在提示上使用 Seaborn 的内置数据集：

import?seaborn?as?sns?#?v0.11.2?? import?matplotlib.pyplot?as?plt?#?v3.4.2?? sns.set(style='darkgrid',?context='talk',?palette='rainbow')df?=?sns.load\_dataset('tips')?? df.head()

技巧1: plt.subplots()

绘制多个子图的一种简单方法是使用 plt.subplots() 。

这是绘制 2 个并排子图的示例语法：

fig,?ax?=?plt.subplots(nrows=1,?ncols=2,?figsize=(10,4))?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[0])?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[1]);

在这里，我们在一个图中绘制了两个子图。 我们可以进一步自定义每个子图。

? 例如，我们可以像这样为每个子图添加标题：

fig,?ax?=?plt.subplots(1,?2,?figsize=(10,4))?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[0])?? ax[0].set\_title("Histogram")?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[1])?? ax[1].set\_title("Boxplot");

在循环中将所有数值变量用同一组图表示：

numerical?=?df.select\_dtypes('number').columnsfor?col?in?numerical:?? ?fig,?ax?=?plt.subplots(1,?2,?figsize=(10,4))?? ?sns.histplot(data=df,?x=col,?ax=ax[0])?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax[1]); 技巧2: plt.subplot()

另一种可视化多个图形的方法是使用 plt.subplot()， 末尾没有 s

? 语法与之前略有不同：

plt.figure(figsize=(10,4))?? ax1?=?plt.subplot(1,2,1)?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax1)?? ax2?=?plt.subplot(1,2,2)?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax2);

当我们想为多个图绘制相同类型的图形并在单个图中查看所有图形，该方法特别有用：

plt.figure(figsize=(14,4))?? for?i,?col?in?enumerate(numerical):?? ?ax?=?plt.subplot(1,?len(numerical),?i+1)?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax)

我们同样能定制子图形。例如加个 title

plt.figure(figsize=(14,4))?? for?i,?col?in?enumerate(numerical):?? ?ax?=?plt.subplot(1,?len(numerical),?i+1)?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? ?ax.set\_title(f"Boxplot?of?{col}")

通过下面的比较，我们能更好的理解它们的相似处与不同处熟悉这两种方法很有用，因为它们可以在不同情况下派上用场。

技巧3: plt.tight_layout()

在绘制多个图形时，经常会看到一些子图的标签在它们的相邻子图上重叠，

如下所示：

categorical?=?df.select\_dtypes('category').columnsplt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)

顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉，右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠.使用 plt.tight_layout 很方便

plt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? plt.tight\_layout()

专业 看起来更好了。

技巧4: plt.suptitle()

真个图形添加标题：

plt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? plt.suptitle('Category?counts?for?all?categorical?variables')?? plt.tight\_layout()

此外，您可以根据自己的喜好自定义各个图。 例如，您仍然可以为每个子图添加标题。

到此这篇关于python绘图 四个绘图技巧的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

python数据标签分布是干啥的

一般是根据分析目的，将数据进行分组，研究各组别分布规律的一种分析方法。数据分组方式有两种：等距或不等距分组。

分布分析在实际的数据分析实践中应用非常广泛，常见的有用户性别分布，用户年龄分布，用户消费分布等等。

本文将进行如下知识点讲解：

1.数据类型的修改

2.新字段生成方法

3.数据有效性校验

4.性别与年龄分布

分布分析

1.导入相关库包

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import math

2.数据处理

df = pd.read_csv('UserInfo.csv')

df.info()

RangeIndex: 1000000 entries, 0 to 999999

Data columns (total 4 columns):

UserId 1000000 non-null int64

CardId 1000000 non-null int64

LoginTime 1000000 non-null object

DeviceType 1000000 non-null object

dtypes: int64(2), object(2)

memory usage: 30.5+ MB

由于接下来我们需要做年龄分布分析，但是从源数据info()方法可知，并无年龄字段，需要自己生成。

# 查看年龄区间，进行分区

df['Age'].max(),df['Age'].min()

# (45, 18)

bins = [0,18,25,30,35,40,100]

labels = ['18岁及以下','19岁到25岁','26岁到30岁','31岁到35岁','36岁到40岁','41岁及以上']

df['年龄分层'] = pd.cut(df['Age'],bins, labels = labels)

3.计算年龄

由于数据来源于线下，并未进行数据有效性验证，在进行年龄计算前，先针对数据进行识别，验证。

# 提取出生日期：月和日

df[['month','day']] = df['DateofBirth'].str.split('-',expand=True).loc[:,1:2]

# 提取小月，查看是否有31号

df_small_month = df[df['month'].isin(['02','04','06','09','11'])]

# 无效数据，如图所示

df_small_month[df_small_month['day']=='31']

# 统统删除，均为无效数据

df.drop(df_small_month[df_small_month['day']=='31'].index,inplace=True)

# 同理，校验2月

df_2 = df[df['month']=='02']

# 2月份的校验大家可以做的仔细点儿，先判断是否润年再进行删减

df_2[df_2['day'].isin(['29','30','31'])]

# 统统删除

df.drop(df_2[df_2['day'].isin(['29','30','31'])].index,inplace=True)

# 计算年龄

# 方法一

df['Age'] = df['DateofBirth'].apply(lambda x : math.floor((pd.datetime.now() - pd.to_datetime(x)).days/365))

# 方法二

df['DateofBirth'].apply(lambda x : pd.datetime.now().year - pd.to_datetime(x).year)

4.年龄分布

# 查看年龄区间，进行分区

df['Age'].max(),df['Age'].min()

# (45, 18)

bins = [0,18,25,30,35,40,100]

labels = ['18岁及以下','19岁到25岁','26岁到30岁','31岁到35岁','36岁到40岁','41岁及以上']

df['年龄分层'] = pd.cut(df['Age'],bins, labels = labels)

由于该数据记录的是用户登录信息，所以必定有重复数据。而Python如此强大，一个nunique()方法就可以进行去重统计了。

# 查看是否有重复值

df.duplicated('UserId').sum() #47681

# 数据总条目

df.count() #980954

分组后用count()方法虽然也能够计算分布情况，但是仅限于无重复数据的情况。而Python这么无敌，提供了nunique()方法可用于计算含重复值的情况

如何解决python柱状图标签和图重叠的问题？

个人看法哈，数据图形化，除了直观地展示数据外，还需注意图表的美观。

对于这个图，内部柱子都快顶到上边界了。为了美观，一般都会留白的，比如下面这个图：

图

所以，如要解决你所提出的问题，就我的了解而言，只有增大Y轴的数值。一旦Y轴的值增大，图的上部分就留出了足够多的空白，一方面解决你所遇到的问题，另一方面图形看起来美观自然一些，没之前那么紧凑。

如何解决python matplotlib 绘制饼图标签重叠

matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。

它的文档相当完备，并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。