大数据Python培训：紧密布局的应用

　　matplotlib中紧密布局与约束布局相似，它采用紧凑的形式将子图排列到画布中，仅适用于刻度标签、坐标轴标签和标题位置的调整。

　　pyplot中提供了两种实现紧密布局的方式：第一种方式是调用tight_layout()函数;第二种方式是修改figure.autolayoutrcParam配置项。关于紧密布局的两种实现方式的介绍如下。

　　(1)调用tight_layout()函数

　　matplotlib在1.1版本中引入了tight_layout()函数，通过该函数调整子图的内边距及子图的间隙，使子图能适应画布的绘图区域。tight_layout()函数的语法格式如下：

tight_layout(pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None)

　　该函数的参数含义如下。

　　.pad：表示画布边缘与子图边缘之间的空白区域的大小，默认为1.08。

　　.h_pad, w_pad：表示相邻子图之间的空白区域的大小。

　　.rect：表示调整所有子图位置的矩形区域的四元组(left,bottom,right,top)，默认为(0,0,1,1)。

　　需要注意的是，当pad参数设为0时，空白区域的文本会出现被裁剪的现象，之所以出现文本部分缺失的情况，可能是因为算法错误或受到算法的限制。因此，官方建议pad参数的取值应至少大于0.3。

　　(2)修改figure.autolayoutrcparam配置项

　　pyplot可以通过rcParams字典或rc()函数修改figure.autolayoutParam配置项的值为True，使子图元素适应画布，示例代码如下：

plt.rcParams['figure.autolayoutrcParam'] = True

　　例如，使用subplots()函数绘制2行2列的带有坐标轴标签的子图，并通过tight_layout()函数解决子图之间的标签重叠问题，代码如下。

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
ax_one = axs[0, 0]
ax_one.set_title('Title')
ax_two = axs[0, 1]
ax_two.set_title('Title')
ax_thr = axs[1, 0]
ax_thr.set_title('Title')
# 调整子图之间的距离
plt.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0.5, h_pad=2)
plt.show()

　　紧密布局调整前与调整后的效果如图5-16所示。

　　图5-16 紧密布局调整前与调整后的效果