在seaborn factorplot中旋转标签文本

Question

我有一个简单的factorplot

import seaborn as sns
g = sns.factorplot("name", "miss_ratio", "policy", dodge=.2, 
    linestyles=["none", "none", "none", "none"], data=df[df["level"] == 2])

问题是x标签全部一起运行,使它们不可读.如何旋转文本以使标签可读？

Answer 1

我对@mwaskorn的答案有疑问,即那个

g.set_xticklabels(rotation=30)

失败,因为这也需要标签.比@Aman的答案容易一点就是添加

plt.xticks(rotation=45)

Answer 2

Aman是正确的,您可以使用普通的matplotlib命令,但这也包含在FacetGrid:

import seaborn as sns
planets = sns.load_dataset("planets")
g = sns.factorplot("year", data=planets, aspect=1.5, kind="count", color="b")
g.set_xticklabels(rotation=30)

有一些评论和另一个答案声称这"不起作用",但是,任何人都可以运行这里编写的代码并看到它确实有效.另一个答案没有提供一个可重复的例子,说明什么不起作用,这使得它很难解决,但我的猜测是人们试图将这个解决方案应用于返回一个Axes对象而不是一个对象的函数的输出Facet Grid.这些是不同的东西,并且该Axes.set_xticklabels()方法确实需要标签列表,并且不能简单地改变现有标签的属性Axes.经验教训是,注意您正在使用的对象类型非常重要.

Answer 3

这仍然是一个matplotlib对象.试试这个:

# <your code here>
locs, labels = plt.xticks()
plt.setp(labels, rotation=45)

Answer 4

您还可以plt.setp按如下方式使用：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plot=sns.barplot(data=df,  x=" ", y=" ")
plt.setp(plot.get_xticklabels(), rotation=90)

将标签旋转 90 度。

Answer 5

任何由 facetgrid 支持的 seaborn 绘图都无法使用（例如 catplot）

g.set_xticklabels(rotation=30) 

但是 barplot、countplot 等将起作用，因为 facetgrid 不支持它们。下面将适用于他们。

g.set_xticklabels(g.get_xticklabels(), rotation=30)

此外，如果您有 2 个相互重叠的图形，请在支持它的图形上尝试 set_xticklabels。

Answer 6

如果有人想知道如何对集群图CorrGrids（给定的seaborn示例的一部分）执行以下操作：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(context="paper", font="monospace")

# Load the datset of correlations between cortical brain networks
df = sns.load_dataset("brain_networks", header=[0, 1, 2], index_col=0)
corrmat = df.corr()

# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))

# Draw the heatmap using seaborn
g=sns.clustermap(corrmat, vmax=.8, square=True)
rotation = 90 
for i, ax in enumerate(g.fig.axes):   ## getting all axes of the fig object
     ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation = rotation)


g.fig.show()

Answer 7

对于 a seaborn.heatmap，您可以使用（基于@Aman 的回答）来旋转这些

pandas_frame = pd.DataFrame(data, index=names, columns=names)
heatmap = seaborn.heatmap(pandas_frame)
loc, labels = plt.xticks()
heatmap.set_xticklabels(labels, rotation=45)
heatmap.set_yticklabels(labels[::-1], rotation=45) # reversed order for y