无法隐藏子图轴标签或在matplotlib中设置MaxNLocator

Posted 2021-05-04

我目前正在尝试在matplotlib中创建一个X by 3系列的图表，我最近做了类似的事情，但这种特定的2D形式的度量标准确实给了我一个挑战，即删除轴标签或设置MaxNLocator。

目前，每个子图仍然试图自己显示X标签和Y标签。使用我正在处理的相同代码，我没有遇到这个问题，我的3 x 1图或我的1 x 1图。这似乎是特定的当我走X路线3并且我认为它与2D有关。

这是我目前正在尝试的。因为“团队”的数量目前在波动，我创建了比我需要的更多的情节并删除了未使用的情节。我可以稍后改进，但我更担心标签。

plt.rcParams['figure.figsize'] = [18, 10]
fig, ax = plt.subplots(nrows=10, ncols=3)
for number, team in enumerate(team_dict.keys()):
    print(number,team)
    df = pd.DataFrame(data=team_dict[team])
    axy = ax[number // 3][number % 3]
    df = pd.pivot_table(df,values='count_events',index=['day'],columns=['level'])
    axy = df.plot(ax=axy)
    axy.legend().set_visible(False)
    axy.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))
    axy.xaxis.label.set_visible(False)

我也试过这些

for main_axis in ax:
    for axis in main_axis:
        if axis.lines:
            axis.get_xaxis().label.set_visible(False)
            axis.get_yaxis().set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))
            axis.legend().set_visible(False)

        if not axis.lines:
            axis.set_visible(False)

即使有这些尝试，我仍然坚持这一点。

该指标涵盖90天的数据。所以X轴我只想隐藏在一起。对于Y轴，我想强制整数。我试过这样做并隐藏它无济于事。出于某种原因，在这种2d格式中，我似乎无法操纵子图标签。

这是我的字典的一小部分样本

team_dict['Team1']
[{'day': datetime.datetime(2019, 4, 1, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '5',
  'count_events': 1},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 2, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '5',
  'count_events': 1},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 3, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '5',
  'count_events': 1},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 4, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '5',
  'count_events': 1}]

team_dict['Team2']
[ {'day': datetime.datetime(2019, 3, 29, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 3, 30, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 3, 31, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 1, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 2, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 3, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 4, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 10}]

答案

隐藏x轴（日期）上的标签并使y轴成为整数而不是浮点。

ax = plt.axes()
ax.plot(np.random.rand(50))

ax.yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter())

在这里我的测试代码（如果上面的链接没有帮助你）： 代码（Jupyter笔记本）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
nrows = 3
ncols = 4
f, axarr = plt.subplots(nrows, ncols,sharex=True, sharey=True)

for i in range(nrows):
    for j in range(ncols):
        axarr[i,j].plot(np.random.rand(50))
        #axarr[i,j].axis('off')
        axarr[i,j].yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(integer=True))
        axarr[i,j].xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter())
f.suptitle("This is the title for whole figure", fontsize=16)

输出：

使用：如上所述axarr[i,j].yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(integer=True))和plt.subplots(nrows, ncols,sharex=True, sharey=True)。

要在y轴上定义范围，请使用：

axarr[i,j].set_ylim([0,max(your_y_axis_data_set)]) # change your_y_axis_data_set

您也可以传递差值，计算差价差异（勾选偏差）