Python 如何缩小seaborn箱型图的箱型尺寸，使图形适应新的箱型尺寸？

我用下图所示的代码创建了下图。我希望盒子在水平方向上更薄，整个图形能够适应新的盒子尺寸。我该怎么做

我知道我可以使用

sns.boxplot（data=df，width=someScalingFactor）

更改框的宽度，但这会在水平方向的框之间创建一个空间，这不是我想要的

def plotBoxPlotDataMAE（self、data、figName）：
df=pd.DataFrame（data）.T
重命名（列={0:'Joint 1'，1:'Joint 2'，2:'Joint 3'，3:'Average'}）
f=plt.图（figName，figsize=[5.3,6]）
ax=f.add_子批次（111）
obj=sns.boxplot（数据=df）
对象集_ylabel（ylabel=”平均绝对角度误差[°”，fontsize=13）
plt.tick_参数（axis='y'，which='both'，labelleft='on'，labelright='on'）
ax.yaxis.set\u ticks\u位置（'both'））

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最终，我希望图形更薄，因为方框较大，不会向绘图中添加信息，并且我在文档中没有太多空间使用它们。

方框的大小是根据轴的大小确定的，这取决于图形的大小。因此，要使用更薄的方框获得更薄的图形，您需要更改图形的大小

正如您所注意到的，这会给轴和记号标签带来问题，但正如@JohanC所指出的，使用

tight_layout（）

很容易解决这个问题

完整代码：

f = plt.figure(figsize=[2,6])
ax = f.add_subplot(111)
sns.boxplot(data=df, ax=ax)
ax.set_ylabel(ylabel='Mean Absolute Angle Error [°]',fontsize=13)
plt.tick_params(axis='y',which='both',labelleft='on',labelright='on')
ax.yaxis.set_ticks_position('both')
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=90)
f.tight_layout()

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框的大小取决于轴的大小，轴的大小取决于图形的大小。因此，要使用更薄的框获得更薄的图形，您需要更改图形大小

正如您所注意到的，这会给轴和记号标签带来问题，但正如@JohanC所指出的，使用

tight_layout（）

很容易解决这个问题

完整代码：

f = plt.figure(figsize=[2,6])
ax = f.add_subplot(111)
sns.boxplot(data=df, ax=ax)
ax.set_ylabel(ylabel='Mean Absolute Angle Error [°]',fontsize=13)
plt.tick_params(axis='y',which='both',labelleft='on',labelright='on')
ax.yaxis.set_ticks_position('both')
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=90)
f.tight_layout()

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为什么不在调用

plt.figure

时通过设置一个更薄的

figsize

来制作一个更薄的图形呢？如果我将

figsize

缩小，那么y轴的标签将消失。如果更改figsize并且某些部分不可见，则可以使用类似的方法调整边框间距。或者，为什么不在调用

plt.figure

时通过设置一个更薄的

figsize

来制作一个更薄的图形呢？如果我将

figsize

设置得更小，那么y轴的标签就会消失。如果更改figsize并且某些部分不可见，则可以使用类似的方法调整边框间距。或