前言

本篇博客主要解决在使用pandas绘制图像并保存时，由于标签太长，导致坐标轴上的标签显示不全的问题。刚遇到问题时调整了一下图片大小，然鹅并没有卵用，于是乎就检索了一下问题，发现没有解决pandas的。查询无果后，查看了一下官方文档，顿悟，这不就是matplotlib嘛，换了一个关键字再查询，果然，就是。所以本篇同样适用于解决matplotlib绘制图像时出现的这个问题。

	# 部分代码
	df_sparsity = distiller.weights_sparsity_summary(resnet20)
	df_sparsity_tmp = df_sparsity[['NNZ (dense)', 'NNZ (sparse)']]
	ax = df_sparsity_tmp.iloc[0:-1].plot(kind='bar', figsize=[30,10], title="Sparse vs. Dense\n(element-wise)")
	ax.set_xticklabels(df_sparsity.Name, rotation=90)

	fig = ax.get_figure()
	fig.savefig('output.png')

1. 问题描述

使用pandas的DataFrame存储数据并绘制图像，横坐标轴的标签是ResNet20的各个layer的名字，像module.layer1.0.conv1.weight这样，由于太长，导致绘制出来的图像是这样的：

坐标轴的标签没有显示全，于是就尝试改变图像的大小：

	# 改变下高度
	ax = df_sparsity_tmp.iloc[0:-1].plot(kind='bar', figsize=[30,50], title="Sparse vs. Dense\n(element-wise)")

于是图像就变成了下面这样，虽然有效果，但图片被拉长，依旧不美观：

2. 问题原因

既然调整绘制图像尺寸之后绘制出来的图片依旧不符合预期，那就只能看看官方的文档了----pandas.DataFrame.plot()，看看是不是还有其他参数，能够使图像的大小及位置不变，坐标轴的绘制空间适当调整。然后就发现了这个：

函数返回了一个matplotlib.axes.Axes，既然是matlitplot，那问题就很容易解决了，matplotlib老搞这样的事。查看一下matplotlib的文档----matplotlib.pyplot.savefig()，可以看到：

默认情况下，仅保存图形给定的部分，如果设置为tight，将尝试保存更紧致的图形。

4. 解决方法

在保存图形是加入bbox_inches参数：

	# 设置tight bbox
	fig.savefig('output.png', bbox_inches='tight')

再次保存图形，此时的就很ok了：

结束语