matplotlib中的日期刻度和旋转

Question

我有一个问题试图让我的日期刻度在matplotlib中旋转.下面是一个小样本程序.如果我尝试在末尾旋转刻度线,则刻度线不会旋转.如果我尝试旋转注释'崩溃'下显示的刻度,则matplot lib崩溃.

只有当x值是日期时才会发生这种情况.如果我用调用中dates的变量替换变量,则调用在内部工作正常.tavail_plotxticks(rotation=70)avail_plot

有任何想法吗？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

def avail_plot(ax, x, y, label, lcolor):
    ax.plot(x,y,'b')
    ax.set_ylabel(label, rotation='horizontal', color=lcolor)
    ax.get_yaxis().set_ticks([])

    #crashes
    #plt.xticks(rotation=70)

    ax2 = ax.twinx()
    ax2.plot(x, [1 for a in y], 'b')
    ax2.get_yaxis().set_ticks([])
    ax2.set_ylabel('testing')

f, axs = plt.subplots(2, sharex=True, sharey=True)
t = np.arange(0.01, 5, 1)
s1 = np.exp(t)
start = dt.datetime.now()
dates=[]
for val in t:
    next_val = start + dt.timedelta(0,val)
    dates.append(next_val)
    start = next_val

avail_plot(axs[0], dates, s1, 'testing', 'green')
avail_plot(axs[1], dates, s1, 'testing2', 'red')
plt.subplots_adjust(hspace=0, bottom=0.3)
plt.yticks([0.5,],("",""))
#doesn't crash, but does not rotate the xticks
#plt.xticks(rotation=70)
plt.show()

Answer 1

如果您更喜欢非面向对象的方法,请在两次avail_plot调用之前将plt.xticks(rotation = 70)移到右侧,例如

plt.xticks(rotation=70)
avail_plot(axs[0], dates, s1, 'testing', 'green')
avail_plot(axs[1], dates, s1, 'testing2', 'red')

这会在设置标签之前设置rotation属性.由于这里有两个轴,因此在制作完两个图之后,plt.xticks会变得混乱.而此时plt.xticks不会做任何事情的地步,plt.gca()并没有给你作用于当前坐标要修改的轴,所以plt.xticks,是行不通的.

对于不使用plt.xticks的面向对象方法,您可以使用

plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )

在两次avail_plot调用之后.这样就可以在正确的轴上设置旋转.

Answer 2

解决方案适用于matplotlib 2.1+

存在tick_params可以改变刻度属性的轴方法.它也作为轴方法存在set_tick_params

ax.tick_params(axis='x', rotation=45)

要么

ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45)

作为旁注,当前的解决方案通过使用命令将状态接口(使用pyplot)与面向对象的接口混合plt.xticks(rotation=70).由于问题中的代码使用面向对象的方法,因此最好始终坚持使用该方法.该解决方案确实提供了一个很好的显式解决方plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )

Answer 3

避免在ticklabes上循环的简单解决方案就是使用

fig.autofmt_xdate()

此命令自动旋转xaxis标签并调整其位置.默认值是旋转角度30°和水平对齐"右".但是它们可以在函数调用中更改

fig.autofmt_xdate(bottom=0.2, rotation=30, ha='right')

附加bottom参数等同于设置plt.subplots_adjust(bottom=bottom),它允许将底轴填充设置为更大的值以托管旋转的勾选标签.

所以基本上你可以在一个命令中拥有一个漂亮的日期轴所需的所有设置.

在matplotlib页面上可以找到一个很好的例子.

Answer 4

应用horizontalalignment和rotation每个tick标签的另一种方法是在for要更改的tick标签上执行循环:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

now = dt.datetime.now()
hours = [now + dt.timedelta(minutes=x) for x in range(0,24*60,10)]
days = [now + dt.timedelta(days=x) for x in np.arange(0,30,1/4.)]
hours_value = np.random.random(len(hours))
days_value = np.random.random(len(days))

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.subplots_adjust(hspace=0.75)
axs[0].plot(hours,hours_value)
axs[1].plot(days,days_value)

for label in axs[0].get_xmajorticklabels() + axs[1].get_xmajorticklabels():
    label.set_rotation(30)
    label.set_horizontalalignment("right")

如果你想控制主要和次要刻度的位置,这里有一个例子:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.subplots_adjust(hspace=0.75)
now = dt.datetime.now()
hours = [now + dt.timedelta(minutes=x) for x in range(0,24*60,10)]
days = [now + dt.timedelta(days=x) for x in np.arange(0,30,1/4.)]

axs[0].plot(hours,np.random.random(len(hours)))
x_major_lct = mpl.dates.AutoDateLocator(minticks=2,maxticks=10, interval_multiples=True)
x_minor_lct = matplotlib.dates.HourLocator(byhour = range(0,25,1))
x_fmt = matplotlib.dates.AutoDateFormatter(x_major_lct)
axs[0].xaxis.set_major_locator(x_major_lct)
axs[0].xaxis.set_minor_locator(x_minor_lct)
axs[0].xaxis.set_major_formatter(x_fmt)
axs[0].set_xlabel("minor ticks set to every hour, major ticks start with 00:00")

axs[1].plot(days,np.random.random(len(days)))
x_major_lct = mpl.dates.AutoDateLocator(minticks=2,maxticks=10, interval_multiples=True)
x_minor_lct = matplotlib.dates.DayLocator(bymonthday = range(0,32,1))
x_fmt = matplotlib.dates.AutoDateFormatter(x_major_lct)
axs[1].xaxis.set_major_locator(x_major_lct)
axs[1].xaxis.set_minor_locator(x_minor_lct)
axs[1].xaxis.set_major_formatter(x_fmt)
axs[1].set_xlabel("minor ticks set to every day, major ticks show first day of month")
for label in axs[0].get_xmajorticklabels() + axs[1].get_xmajorticklabels():
    label.set_rotation(30)
    label.set_horizontalalignment("right")

Answer 5

我显然迟到了，但有一个官方示例使用

plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor")

旋转标签，同时保持它们与刻度线正确对齐，这既干净又简单。

参考： https: //matplotlib.org/stable/gallery/images_contours_and_fields/image_annotated_heatmap.html

Answer 6

只需使用

ax.set_xticklabels(label_list, rotation=45)