Python 调整部分依赖关系图的大小-看起来太小

我通过Scikit learn的库创建了部分依赖关系图。然而，我面临着一个挑战，在调整情节，使其更大，因为我可以阅读所有的情节完全。是否有更改打印视图和大小的方法

代码：

创建的绘图：

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我已使用以下代码解决了尺寸问题：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plot_partial_dependence(my_model,       
                        features=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22],
                        X=X,        
                        feature_names=['core_self_evaluations', '1b_score', 'investigate','respect_for_people','social','mastery_orientation','realistic','conventional','astronaut_score','innovation','agreeableness','gradeClass_second_lower','AC_TeamPlayer','enterprising','AC_Problemsolving','AC_StartsConversation','verbal','leadership_score','Race_chinese','performance_orientation','self_monitoring','UniLoc_overseas','attention_to_detail'], # labels on graphs
                        grid_resolution=5) 
fig.set_figwidth(8)
fig.set_figheight(15)
fig.tight_layout()

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这提供了非常好的布局和可定制的高度和宽度。要查看的提示是方法的返回值（即“fig”和“ax”）。使用这两个返回值，可以使用额外的选项，例如独立设置宽度和高度。

在V0.22中，

ax

参数是新的

以下是当前的方式：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 14))
plot_partial_dependence(est, X, ax=ax)

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为当前API更新。

亲爱的Dinesh，由于大部分协变量在部分依赖图中返回恒定的水平线，您不应该从分析中删除它们吗？这也将有助于更好地描述您的模型的主要特点。亲爱的菲利普，很抱歉我的反应太晚。是的，你说得对。我失去了我分析的原始数据。但是你的建议是正确的。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 14))
plot_partial_dependence(est, X, ax=ax)