如何从 matplotlib/seaborn 图中删除或隐藏 y 轴刻度标签

sbh*_*hdp 5 python plot data-visualization matplotlib seaborn

我做了一个看起来像这样的情节

在此处输入图片说明

我想关闭沿 y 轴的刻度标签。要做到这一点,我正在使用

plt.tick_params(labelleft=False, left=False)
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现在剧情是这样的。即使关闭了标签,规模1e67仍然存在。 在此处输入图片说明

关闭比例1e67会使情节看起来更好。我怎么做?

Tre*_*ney 25

  • seaborn用于绘制绘图,但它只是matplotlib.
    • 为删除 y 轴标签和刻度而调用的函数是matplotlib方法。
  • 创建绘图后,使用.set().
  • .set(yticklabels=[])应该删除刻度标签。
    • 如果您使用,这不起作用.set_title(),但您可以使用.set(title='')
  • .set(ylabel=None)应删除轴标签。
  • .tick_params(left=False)将去除蜱虫。
  • 同样,对于 x 轴:如何从 seaborn / matplotlib 图中删除或隐藏 x 轴标签?
  • 测试于python 3.11, pandas 1.5.2, matplotlib 3.6.2,seaborn 0.12.1

实施例1

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# load data
exercise = sns.load_dataset('exercise')
pen = sns.load_dataset('penguins')

# create figures
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))

# plot data
g1 = sns.boxplot(x='time', y='pulse', hue='kind', data=exercise, ax=ax[0])

g2 = sns.boxplot(x='species', y='body_mass_g', hue='sex', data=pen, ax=ax[1])

plt.show()
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在此输入图像描述

删除标签

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))

g1 = sns.boxplot(x='time', y='pulse', hue='kind', data=exercise, ax=ax[0])

g1.set(yticklabels=[])  # remove the tick labels
g1.set(title='Exercise: Pulse by Time for Exercise Type')  # add a title
g1.set(ylabel=None)  # remove the axis label

g2 = sns.boxplot(x='species', y='body_mass_g', hue='sex', data=pen, ax=ax[1])

g2.set(yticklabels=[])  
g2.set(title='Penguins: Body Mass by Species for Gender')
g2.set(ylabel=None)  # remove the y-axis label
g2.tick_params(left=False)  # remove the ticks

plt.tight_layout()
plt.show()
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实施例2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# sinusoidal sample data
sample_length = range(1, 1+1) # number of columns of frequencies
rads = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
data = np.array([(np.cos(t*rads)*10**67) + 3*10**67 for t in sample_length])
df = pd.DataFrame(data.T, index=pd.Series(rads.tolist(), name='radians'), columns=[f'freq: {i}x' for i in sample_length])
df.reset_index(inplace=True)

# plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
ax.plot('radians', 'freq: 1x', data=df)

# or skip the previous two lines and plot df directly
# ax = df.plot(x='radians', y='freq: 1x', figsize=(8, 8), legend=False)
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删除标签

# plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
ax.plot('radians', 'freq: 1x', data=df)

# or skip the previous two lines and plot df directly
# ax = df.plot(x='radians', y='freq: 1x', figsize=(8, 8), legend=False)

ax.set(yticklabels=[])  # remove the tick labels
ax.tick_params(left=False)  # remove the ticks
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