Python 更改水平条形图大小matplotlib

我试图用mathplotlib创建一个水平的barblot，但遇到了几个问题

我需要改变整个地块的大小。目前默认为800x600。我想自己设置参数，这样绘图就可以调整大小。因为例如，目前有太多的酒吧之间的空白空间，我想扩大酒吧的宽度

如果文本（条形标题或数值）不适合打印，则将其忽略。我想扩大屏幕，这样文本就不会消失

下面是代码输出的示例图像：

以下是示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

people = ('Tom sadf hasidfu hasdufhas d', 'Dick', 'Harry', 'Slim')
y_pos = np.arange(len(people))
performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))

plt.barh(y_pos, performance, align='center', height=0.3, color="skyblue")
plt.yticks(y_pos, people)
plt.xlabel('Performance')
plt.title('How fast do you want to go today?')

for i, v in enumerate(performance):
    plt.text(v + 0.5, i, str(v), color='blue', fontweight='bold')

#plt.show()

filename = "myfilename.png"
plt.savefig(filename)

---

有很多方法可以更改图形大小和调整绘图参数。他们都可以找到使用搜索引擎的选择

举个例子，可以通过

figsize

参数更改图形大小，通过调用

plt.tight_layout

可以包含标签，并且可以通过

plt.xlim

设置限制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

people = ('Tom Hanswurst Fitzgerald', 'Dick', 'Harry', 'Slim')
y_pos = np.arange(len(people))
performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))

plt.figure(figsize=(8,4))
plt.barh(y_pos, performance, align='center', height=0.3, color="skyblue")
plt.yticks(y_pos, people)
plt.xlim(0,np.max(performance)*1.4)
plt.xlabel('Performance')
plt.title('How fast do you want to go today?')

for i, v in enumerate(performance):
    plt.text(v + 0.5, i, str(v), color='blue', fontweight='bold')

plt.tight_layout()
plt.show()

---

有很多方法可以更改图形大小和调整绘图参数。他们都可以找到使用搜索引擎的选择

举个例子，可以通过

figsize

参数更改图形大小，通过调用

plt.tight_layout

可以包含标签，并且可以通过

plt.xlim

设置限制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

people = ('Tom Hanswurst Fitzgerald', 'Dick', 'Harry', 'Slim')
y_pos = np.arange(len(people))
performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))

plt.figure(figsize=(8,4))
plt.barh(y_pos, performance, align='center', height=0.3, color="skyblue")
plt.yticks(y_pos, people)
plt.xlim(0,np.max(performance)*1.4)
plt.xlabel('Performance')
plt.title('How fast do you want to go today?')

for i, v in enumerate(performance):
    plt.text(v + 0.5, i, str(v), color='blue', fontweight='bold')

plt.tight_layout()
plt.show()