Один простой способ - манипулировать figsize
и добавить pyplot.tight_layout
. Ниже приведен пример.
Без регулировки:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6400)
.reshape((100, 64)), columns=['col_{}'.format(i) for i in range(64)])
df.hist(alpha=0.5)
plt.show()
Вы получите это, как вы показали:

Напротив, если вы добавите figsize
(с произвольным размером) и pyplot.tight_layout
, как показано ниже:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6400)
.reshape((100, 64)), columns=['col_{}'.format(i) for i in range(64)])
df.hist(alpha=0.5, figsize=(20, 10))
plt.tight_layout()
plt.show()
В этом случае вы получите более выровненный вид:

Надеюсь, это поможет.