如何格式化seaborn / matplotlib轴刻度标签从数字到成千上万?(125436至125.4K)

Vin*_*nay 9 python matplotlib seaborn

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns
import pandas as pd
sns.set(style="darkgrid")    
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))    
palette = sns.color_palette("bright", 6)
g = sns.scatterplot(ax=ax, x="Area", y="Rent/Sqft", hue="Region", marker='o', data=df, s=100, palette= palette)
g.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), ncol=1)
g.set(xlim = (50000,250000))
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在此处输入图片说明

如何将轴格式从数字更改为自定义格式?例如125000至125.00K

Imp*_*est 10

以标准单位格式化刻度标签的规范方法是使用EngFormatter。matplotlib文档中还有一个示例

在这里看起来可能如下。

import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"xaxs" : np.random.randint(50000,250000, size=20),
                   "yaxs" : np.random.randint(7,15, size=20),
                   "col"  : np.random.choice(list("ABC"), size=20)})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))    
palette = sns.color_palette("bright", 6)
sns.scatterplot(ax=ax, x="xaxs", y="yaxs", hue="col", data=df, 
                marker='o', s=100, palette="magma")
ax.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), ncol=1)
ax.set(xlim = (50000,250000))

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.EngFormatter())

plt.show()
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在此处输入图片说明

  • 太好了,这个应该被接受。 (2认同)

Bor*_*hik 6

使用Seaborn 而不导入matplotlib

import seaborn as sns
sns.set()

chart = sns.relplot(x="x_val", y="y_val", kind="line", data=my_data)

ticks = chart.axes[0][0].get_xticks()

xlabels = ['$' + '{:,.0f}'.format(x) for x in ticks]

chart.set_xticklabels(xlabels)
chart.fig
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感谢上面 EdChum 的回答,让我达到了 90%。

  • 如果您想使用格式化程序(https://matplotlib.org/stable/api/ticker_api.html)而不导入matplotlib,您可以使用:“chart.ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)” (2认同)

Yaa*_*ler 6

这是我解决这个问题的方法:(类似于 ScottBoston)

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

f = lambda x, pos: f'{x/10**3:,.0f}K'
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(f))
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EdC*_*ica 5

IIUC您可以格式化xticks并进行以下设置:

In[60]:
#generate some psuedo data
df = pd.DataFrame({'num':[50000, 75000, 100000, 125000], 'Rent/Sqft':np.random.randn(4), 'Region':list('abcd')})
df

Out[60]: 
      num  Rent/Sqft Region
0   50000   0.109196      a
1   75000   0.566553      b
2  100000  -0.274064      c
3  125000  -0.636492      d

In[61]:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns
import pandas as pd
sns.set(style="darkgrid")    
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))    
palette = sns.color_palette("bright", 4)
g = sns.scatterplot(ax=ax, x="num", y="Rent/Sqft", hue="Region", marker='o', data=df, s=100, palette= palette)
g.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), ncol=1)
g.set(xlim = (50000,250000))
xlabels = ['{:,.2f}'.format(x) + 'K' for x in g.get_xticks()/1000]
g.set_xticklabels(xlabels)

Out[61]: 
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在此处输入图片说明

这里的关键是这一行:

xlabels = ['{:,.2f}'.format(x) + 'K' for x in g.get_xticks()/1000]
g.set_xticklabels(xlabels)
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因此,这将所有刻度线除以1000然后格式化它们并设置xtick标签

更新 感谢@ScottBoston提出了一种更好的方法:

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.2f}'.format(x/1000) + 'K'))
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文档

  • 您也可以尝试使用ticker.FuncFormatter:`ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.2f}'.format(x/1000) + 'K'))` (6认同)
  • 请注意,如果您的图形是“FacetGrid”,则“ax.xaxis.set_major_formatter”方法不起作用。 (2认同)