Visual studio Matplotlib不'；无法在Visual Studio代码中正确显示

我试图在VisualStudio代码中使用Matplotlib和Pandas创建一个由5个子图组成的绘图，这些子图由简单的线图组成。然而，由于某些原因，即使我将图形设置为非常大，图像也总是看起来非常小并且聚集在一起。我试着用调整子图来修改图形之间的间距，但这并没有改变任何事情

这是我的密码

ax1 = plt.subplot(1, 5, 1)
ax1 = plt.plot(returns["MSFT"])
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Daily MSFT Returns")
plt.title("MSFT Returns Over Time")

ax2 = plt.subplot(1, 5, 2)
ax2 = plt.plot(returns["AMZN"])
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Daily AMZN Returns")
plt.title("AMZN Returns Over Time")

ax3 = plt.subplot(1, 5, 3)
ax3 = plt.plot(returns["AAPL"])
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Daily AAPL Returns")
plt.title("AAPL Returns Over Time")

ax4 = plt.subplot(1, 5, 4)
ax4 = plt.plot(returns["GOOG"])
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Daily GOOG Returns")
plt.title("GOOG Returns Over Time")

ax5 = plt.subplot(1, 5, 5)
ax5 = plt.plot(returns["FB"])
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Daily FB Returns")
plt.title("FB Returns Over Time")

plt.figure(figsize=(100, 100))
plt.subplots_adjust(wspace = 10)
plt.show()

---

一些可能有用的建议-first matplotlib具有“紧密布局”功能，可帮助合理设置空白并减少勾号标签的数量。要使用它，只需在

plt.show（）之前调用
plt.tight\u layout（）

但这并不能解决图形上有大量文本的问题。您可以尝试使用suptitle“随时间的股票收益率”保存文本，并简单地通过子图标题的股票名称引用每个图

如果一个不同风格的情节能做得更好，这也可能值得考虑。如果在同一时间段内，收益率具有相似的大小，将其作为同一轴上的不同颜色线可能更有意义，并用图例显示股票的标识。一些建议可能会有所帮助-first matplotlib具有“紧密布局”功能这有助于明智地设置空白，减少勾号标签的数量。要使用它，只需在
plt.show（）之前调用
plt.tight\u layout（）

但这并不能解决图形上有大量文本的问题。您可以尝试使用suptitle“随时间的股票收益率”保存文本，并简单地通过子图标题的股票名称引用每个图

如果一个不同风格的情节能做得更好，这也可能值得考虑。如果在同一时间段内，收益率具有相似的大小，将其作为同一轴上的不同颜色线可能更有意义，并带有一个图例，显示股票的标识。
更新：，如前所述，您可以使用循环进一步简化。例如，这里我们将所有子批次轴放在
轴中
，将公司名称放在
名称中
，然后压缩并迭代：

fix，axes=plt.子批次（nrows=1，ncols=5，figsize=（20,5））
名称=['MSFT'、'AMZN'、'AAPL'、'GOOG'、'FB']
对于ax，zip中的名称（轴、名称）：
ax.plot（返回[名称]）
ax.set_ylabel（f'Daily{name}返回'）
set_title（f'{name}随时间返回'）


通常，首先使用
figsize
创建子批次轴
ax1
，…，
ax5
更容易。然后在这些预先制作的轴手柄上进行操作，例如
ax1.plot（）
而不是
plt.plot（）
，
ax1.setxlabel（）
而不是
plt.xlabel（）
，等等

#首先创建ax1~ax5
图（ax1，ax2，ax3，ax4，ax5）=plt.子批次（nrows=1，ncols=5，figsize=（20，5））
ax1.plot（返回[“MSFT”]）#非plt.plot（…）
ax1.set_xlabel（“日期”）#非plt.xlabel（…）
ax1.set_ylabel（“每日MSFT返回”）#非plt.ylabel（…）
ax1.set_title（“MSFT随时间返回”）#而不是plt.title（…）
ax2.绘图（返回[“AMZN”]）
ax2.设置标签（“日期”）
ax2.set_ylabel（“每日AMZN回报”）
ax2.设置标题（“AMZN随时间返回”）
ax3.plot（返回[“AAPL”]）
ax3.设置标签（“日期”）
ax3.set_ylabel（“每日AAPL回报”）
ax3.设置标题（“AAPL随时间返回”）
ax4.绘图（返回[“GOOG”]）
ax4.设置标签（“日期”）
ax4.设置标签（“每日谷歌回报”）
ax4.set_title（“随时间而返回的GOOG”）
ax5.绘图（返回[“FB”]）
ax5.设置标签（“日期”）
ax5.设置标签（“每日FB退货”）
ax5.设置标题（“FB随时间返回”）

更新：如前所述，您可以通过循环进一步简化。例如，这里我们将所有子批次轴放在
轴中
，将公司名称放在
名称中
，然后压缩并迭代：

fix，axes=plt.子批次（nrows=1，ncols=5，figsize=（20,5））
名称=['MSFT'、'AMZN'、'AAPL'、'GOOG'、'FB']
对于ax，zip中的名称（轴、名称）：
ax.plot（返回[名称]）
ax.set_ylabel（f'Daily{name}返回'）
set_title（f'{name}随时间返回'）


通常，首先使用
figsize
创建子批次轴
ax1
，…，
ax5
更容易。然后在这些预先制作的轴手柄上进行操作，例如
ax1.plot（）
而不是
plt.plot（）
，
ax1.setxlabel（）
而不是
plt.xlabel（）
，等等

#首先创建ax1~ax5
图（ax1，ax2，ax3，ax4，ax5）=plt.子批次（nrows=1，ncols=5，figsize=（20，5））
ax1.plot（返回[“MSFT”]）#非plt.plot（…）
ax1.set_xlabel（“日期”）#非plt.xlabel（…）
ax1.set_ylabel（“每日MSFT返回”）#非plt.ylabel（…）
ax1.set_title（“MSFT随时间返回”）#而不是plt.title（…）
ax2.绘图（返回[“AMZN”]）
ax2.设置标签（“日期”）
ax2.set_ylabel（“每日AMZN回报”）
ax2.设置标题（“AMZN随时间返回”）
ax3.plot（返回[“AAPL”]）
ax3.设置标签（“日期”）
ax3.set_ylabel（“每日AAPL回报”）
ax3.设置标题（“AAPL随时间返回”）
ax4.绘图（返回[“GOOG”]）
ax4.设置标签（“日期”）
ax4.设置标签（“每日谷歌回报”）
ax4.set_title（“随时间而返回的GOOG”）
ax5.绘图（返回[“FB”]）
ax5.设置标签（“日期”）
ax5.设置标签（“每日FB退货”）
ax5.设置标题（“FB随时间返回”）

您好，非常感谢您的回复！主要的问题是，图形显示为非常拥挤在一起，出于某种原因，无论我尝试使它多大，它总是保持相同的大小。我想这可能是vistualstudio代码本身的一个设置，但我无法理解。我实际上正在学习如何编码，因此我尝试5个子情节。啊，好的，你在使用交互式ipython终端吗？在普通终端中运行脚本以使绘图显示在新窗口中可能是值得的。然后，您可以调整窗口的大小，并在GUI（配置子窗口菜单下）中重新应用紧密布局。祝您好运