正在从绘图中剪切的文本-Matplotlib/Python

我用下面的代码绘制了一个简单的方框图，但是从结果中可以看出，一些单词是从图像中剪切出来的。我怎样才能解决这个问题

def generate_data_boxplots(data, ticks, x_axis_label, y_axis_label, file_path):
    """
    Plot multiple data boxplots in parallel
    :param data : a set of data to be plotted
    :param x_axis_label : the x axis label of the data
    :param y_axis_label : the y axis label of the data
    :param file_path : the path where the output will be save
    """
    plt.figure()
    bp = plt.boxplot(data, sym='r+')
    plt.xticks(numpy.arange(1, len(ticks)+1), ticks, rotation=15)
    plt.xlabel(x_axis_label)
    plt.ylabel(y_axis_label)

    # Overplot the sample averages, with horizontal alignment in the center of each box
    for i in range(len(data)):
        med = bp['medians'][i]
        plt.plot([numpy.average(med.get_xdata())], [numpy.average(data[i])], color='w', marker='s',
                 markeredgecolor='k')
    plt.savefig(file_path + '.png')
    plt.close()

您可以使用它来帮助减少文本被截断时出现的问题

plt.tight_layout（）

将调整子地块参数，以确保所有对象都位于正确的区域内

---

生成绘图时，只需在

plt.show（）

之前调用

plt.tight\u layout（）

。

使用

fig.tight\u layout

或将一些附加参数传递给

savefig

调用

def generate_data_boxplots(data, ticks, x_axis_label, y_axis_label, file_path):
    fig, ax = plt.subplots()
    bp = ax.boxplot(data, sym='r+')
    plt.xticks(numpy.arange(1, len(ticks)+1), ticks, rotation=15)
    ax.set_xlabel(x_axis_label)
    ax.set_ylabel(y_axis_label)

    # Overplot the sample averages, with horizontal alignment in the center of each box
    for i in range(len(data)):
        med = bp['medians'][i]
        ax.plot([numpy.average(med.get_xdata())], [numpy.average(data[i])], color='w', marker='s',
                 markeredgecolor='k')
    fig.tight_layout()  # <----- this
    fig.savefig(file_path + '.png')
    fig.close()

def生成数据框图（数据、记号、x轴标签、y轴标签、文件路径）：
图，ax=plt.子批次（）
bp=ax.boxplot（数据，sym='r+'））
plt.xticks（numpy.arange（1，len（ticks）+1），ticks，旋转=15）
ax.set\u xlabel（x\u轴\u标签）
轴设置标签（y轴标签）
#过度抽签样本平均值，在每个框的中心进行水平对齐
对于范围内的i（len（数据））：
med=bp[“中间值”][i]
ax.plot（[numpy.average（med.get_xdata（））]，[numpy.average（data[i]），color='w'，marker='s'，
markeredgecolor='k'）
图1紧_布局图（）#
def generate_data_boxplots(data, ticks, x_axis_label, y_axis_label, file_path):
    fig, ax = plt.subplots()
    bp = ax.boxplot(data, sym='r+')
    plt.xticks(numpy.arange(1, len(ticks)+1), ticks, rotation=15)
    ax.set_xlabel(x_axis_label)
    ax.set_ylabel(y_axis_label)

    # Overplot the sample averages, with horizontal alignment in the center of each box
    for i in range(len(data)):
        med = bp['medians'][i]
        ax.plot([numpy.average(med.get_xdata())], [numpy.average(data[i])], color='w', marker='s',
                 markeredgecolor='k')
    fig.savefig(file_path + '.png', bbox_inches='tight')  # <------ this
    fig.close()