Вот минимальный рабочий пример:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
ex2 = pd.DataFrame.from_dict({'values': {'2019-05-16': -0.4539503789160822,
'2019-05-17': 0.17824705254564818,
'2019-05-18': -0.8145004682381226,
'2019-05-19': -0.16068367742158898,
'2019-05-20': -0.14703503546059876,
'2019-05-21': 0.4063766692521381,
'2019-05-22': -0.9572965166800591,
'2019-05-23': -0.7125760201598659,
'2019-05-24': 0.5195104837966258,
'2019-05-25': 0.5763244454664754,
'2019-05-26': 0.7512143968738716,
'2019-05-27': 0.9708304482205082,
'2019-05-28': 0.910905683484745,
'2019-05-29': -0.19652191338402258,
'2019-05-30': -0.7913575644422205,
'2019-05-31': 0.406385536323757,
'2019-06-01': -0.9636746362006964,
'2019-06-02': -0.6904113830684114,
'2019-06-03': -0.4015962383225227}})
Следующий код работает, как и ожидалось:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ex2.plot(ax=ax)

Тем не менее, выполнение точного действия, а простое добавление команды tight_layout
ломает ее таким странным образом:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ex2.plot(ax=ax)
fig.tight_layout()

Это похоже на ошибкуНо если бы не я, я был бы признателен, чтобы выяснить, что происходит.
Я использую следующие версии:
matplotlib version: 3.1.0
python version: 3.6.8
pandas version: 0.24.2
РЕДАКТИРОВАТЬ
Изменение индекса на datetime
с помощью:
ex2.index = pd.to_datetime(ex2.index)
А затем повторный запуск двух приведенных выше фрагментов кода дает (в данном случае) согласованные результаты.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ex2.plot(ax=ax)
fig.tight_layout()
