Решаем проблему обрезки TeX-меток на графиках с matplotlib

Быстрый ответ

Чтобы избежать обрезания и наложения надписей на графиках, можно воспользоваться возможностями настройки расположения элементов в matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.xlabel('Ось X', labelpad=20)  # Увеличиваем отступ для метки оси X
plt.ylabel('Ось Y', labelpad=20)  # Увеличиваем отступ для метки оси Y
plt.title('Заголовок', pad=20)    # Увеличиваем отступ для заголовка

plt.tight_layout()  # Оптимизируем расположение элементов графика
plt.show()

Для контроля пространства используйте параметры labelpad и pad. Для оптимизации расположения элементов графика служит функция plt.tight_layout().

Настройка отступов и работа с пространством

Иногда стандартного функционала plt.tight_layout() оказывается недостаточно для настройки раскладки графиков. В этом случае приходится прибегать к ручной настройке с помощью plt.subplots_adjust(). Это позволяет точно контролировать отступы и гарантировать четкую видимость всех элементов.

Ручная регулировка пространства

plt.subplots_adjust(bottom=0.15, left=0.15)  # Добавляем пространство снизу и слева

ОС-совместимость

Как графики отображаются, может зависеть от используемых операционных систем. Поэтому не забывайте тестировать свои визуализации в разных окружениях. Если есть необходимость, обновление материалов библиотеки matplotlib поможет обеспечить совместимость между ОС.

Работа с подграфиками

При работе с несколькими подграфиками важно не только грамотно подстроить размеры окна с помощью plt.subplots(), но и использовать функцию tight_layout() для оптимизации расположения элементов.

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
fig.tight_layout()

Автоматическая настройка раскладки: просто магия

Для автоматической оптимизации раскладки вы можете использовать параметр figure.autolayout в настройках matplotlibrc или воспользоваться plt.rcParams в коде:

plt.rcParams['figure.autolayout'] = True

Визуализация

Возьмите две книги — одну с тесно расположенным текстом и другую с правильно отрегулированными полями. В первом случае текст становится трудно воспринимаемым, а во втором полностью открывается перед читателем.

Правильно подобранные отступы способствуют четкой читаемости, предотвращают обрезание и наложение элементов. Именно так и должен функционировать инструмент визуализации данных.

Рассмотрим подробнее различные аспекты графиков

Как сделать дружбу с tight_layout() еще более полезной

Не забывайте о tight_layout() при сохранении графиков с помощью plt.savefig(). Опция bbox_inches="tight" поможет вам сохранить все элементы графика без обрезок.

plt.savefig('plot.png', bbox_inches="tight")

Безошибочное использование текста и математических выражений

При работе с текстовыми и математическими выражениями в matplotlib часто полезно располагать их по дополнительному простору, используя параметр labelpad. Для корректного представления TeX-выражений используйте обозначение сырой строки r:

plt.ylabel(r'$\frac{a}{b}$', labelpad=40)

Настраиваем масштаб графика, играем на "Маэстро"

Вы можете пользоваться plt.autoscale(), чтобы автоматически подстроить границы осей и размер графика под ваши данные:

plt.autoscale()

Работаем с объектно-ориентированным подходом

Получите больше возможностей контроля и тонкой настройки элементов графика, осваивая объектно-ориентированный интерфейс matplotlib и используя методы осей:

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title('Заголовок', pad=20)

Полезные материалы

1. python – Adding subplots to a subplot – Stack Overflow — Как правильно организовать подграфики, чтобы избежать наложения меток.
2. Controlling figure aesthetics — seaborn 0.13.2 documentation — Улучшайте визуальное восприятие графиков и знайте, как контролировать расположение меток.
3. axes_grid example code: inset_locator_demo.py — Matplotlib 2.0.2 documentation — Углубленное рассмотрение работы с расположением элементов графика для оптимального представления информации.
4. sklearn.preprocessing.LabelEncoder — scikit-learn 1.4.0 documentation — Об использовании LabelEncoder в работе со строковыми метками.