为什么pyplot.plot绘图（）创建一个宽度为1，高度为1的额外矩形？

Question

我正在从一个数据帧创建一个简单的条形图。（Series和DataFrame上的plot方法只是一个简单的包装pyplot.plot绘图)在

import pandas as pd
import matplotlib as mpl

df = pd.DataFrame({'City': ['Berlin', 'Munich', 'Hamburg'],
               'Population': [3426354, 1260391, 1739117]})
df = df.set_index('City')

ax = df.plot(kind='bar')

这是生成的绘图

现在我想进入各个酒吧。我注意到有一个额外的条（矩形），宽度=1，高度=1

^{pr2}$

输出：

Rectangle(xy=(-0.25, 0), width=0.5, height=3.42635e+06, angle=0)
Rectangle(xy=(0.75, 0), width=0.5, height=1.26039e+06, angle=0)
Rectangle(xy=(1.75, 0), width=0.5, height=1.73912e+06, angle=0)
Rectangle(xy=(0, 0), width=1, height=1, angle=0)

我想这里只有三个矩形。第四个目标是什么？在

Answer 1

第四个矩形是轴子图的边界框。
这是Pyplot处理边界框的方式的一个人工制品，它不是熊猫特有的。例如，使用常规Pyplot打印：

f, ax = plt.subplots()
ax.bar(range(3), df.Population.values)
rects = [rect for rect in ax.get_children() if isinstance(rect, mpl.patches.Rectangle)]
for r in rects:
    print(r)

仍然会生成四个矩形：

^{pr2}$

在Pyplot tight layout docs中有一条线引用了这个额外的矩形（以及它的坐标是(0,0),(1,1)）的原因。引用rect参数：

...which specifies the bounding box that the subplots will be fit inside. The coordinates must be in normalized figure coordinates and the default is (0, 0, 1, 1).

Matplotlib文档中可能有更官方的部分更详细地描述了这种架构，但是我发现这些文档很难导航，这是我能想到的最好的。在

Answer 2

你不想为了得到感兴趣的东西而和斧子的孩子们捣乱。如果轴上只有条形图，ax.patches会给出轴上的矩形。在

关于酒吧的标签，连锁商品可能不是最好的选择。它主张手动计算标签的距离，这并不是真正有用的。相反，您只需使用参数textcoords="offset points"到{}，将注释偏移一些点。在

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'City': ['Berlin', 'Munich', 'Hamburg'],
               'Population': [3426354, 1260391, 1739117]})
df = df.set_index('City')

ax = df.plot(kind='bar')


def autolabel(rects, ax):
    for rect in rects:
        x = rect.get_x() + rect.get_width()/2.
        y = rect.get_height()
        ax.annotate("{}".format(y), (x,y), xytext=(0,5), textcoords="offset points",
                    ha='center', va='bottom')

autolabel(ax.patches,ax)

ax.margins(y=0.1)
plt.show()

最后请注意，使用绘图中的形状来创建注释可能仍然不是最佳选择。为什么不使用数据本身呢？在

^{pr2}$

这将生成与上面相同的图。在