如何调整shap库生成可视化图像的宽高比

你调用plt.gcf()生成空白画布是因为调用时机不对，需要先让SHAP完成绘图操作，再获取当前画布对象调整尺寸，或者提前创建指定比例的画布供SHAP绘图使用，以下是两种可直接运行的方案：

方法1：提前创建指定比例的画布（推荐） #

在调用shap.summary_plot之前先初始化符合4:3比例的画布，SHAP会直接在该画布上绘制内容，无需后续调整：

import numpy as np
import pandas as pd  
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
import shap


boston = load_boston()
regr = pd.DataFrame(boston.data)
regr.columns = boston.feature_names
regr['MEDV'] = boston.target

X = regr.drop('MEDV', axis = 1)
Y = regr['MEDV']

fit = LinearRegression().fit(X, Y)

explainer = shap.LinearExplainer(fit, X, feature_dependence = 'independent')

shap_values = explainer.shap_values(X)

# 初始化画布，figsize参数传入(宽, 高)，单位为英寸，8:6=4:3，可按需求等比缩放数值
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 绘图时关闭show参数
shap.summary_plot(shap_values, X, show=False)
# 保存图像
plt.savefig('fig_tes1.svg', bbox_inches='tight', dpi=100)
# 关闭画布避免残留
plt.close()

方法2：绘图后调整画布比例 #

如果你需要在SHAP绘图完成后再调整尺寸，按以下顺序操作即可，不会出现空白画布问题：

# 先完成SHAP绘图，关闭show
shap.summary_plot(shap_values, X, show=False)
# 获取当前已绘制内容的画布对象
fig = plt.gcf()
# 调整为4:3的宽高比，例如宽10英寸、高7.5英寸
fig.set_size_inches(10, 7.5)
# 保存图像
plt.savefig('fig_tes1.svg', bbox_inches='tight', dpi=100)
plt.close()

注意事项 #

• 不要在调用SHAP绘图函数之前执行plt.gcf()，此时当前画布没有任何绘制内容，就会返回你遇到的空白画布结果
• figsize的宽高数值可按需求缩放，只要宽高比值为4/3即可符合要求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jeremy K.