在 python matplotlib 中旋转轴文本

Posted 2023-02-23

【中文标题】在 python matplotlib 中旋转轴文本

【英文标题】：Rotate axis text in python matplotlib

【发布时间】：2012-06-15 10:49:35

【问题描述】：

我不知道如何在 X 轴上旋转文本。它是一个时间戳，因此随着样本数量的增加，它们会越来越近，直到它们重叠。我想将文本旋转 90 度，以便样本靠得更近，它们不会重叠。

以下是我所拥有的，它工作正常，但我无法弄清楚如何旋转 X 轴文本。

import sys

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

font = 'family' : 'normal',
        'weight' : 'bold',
        'size'   : 8

matplotlib.rc('font', **font)

values = open('stats.csv', 'r').readlines()

time = [datetime.datetime.fromtimestamp(float(i.split(',')[0].strip())) for i in values[1:]]
delay = [float(i.split(',')[1].strip()) for i in values[1:]]

plt.plot(time, delay)
plt.grid(b='on')

plt.savefig('test.png')

【问题讨论】：

有关将旋转标签与ha（水平对齐）对齐的重要信息，请参阅this answer

【参考方案1】：

试试 pyplot.setp。我认为你可以这样做：

x = range(len(time))
plt.xticks(x,  time)
locs, labels = plt.xticks()
plt.setp(labels, rotation=90)
plt.plot(x, delay)

【讨论】：

Traceback (most recent call last): File "plotter.py", line 23, in <module> plt.setp(time, rotation=90) File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 183, in setp ret = _setp(*args, **kwargs) File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/artist.py", line 1199, in setp func = getattr(o, funcName) AttributeError: 'datetime.datetime' object has no attribute 'set_rotation'

我想我之前错过了一步。编辑后的示例有帮助吗？不过，我离 matplotlib 专家还很远，可能有更好的方法。

这似乎根本不起作用-图像（在我的机器上）完全搞砸了。输出图像上到处都是黑线...几乎看起来像条码。这很奇怪。

这是哪个版本的 matplotlib？对于 1.2.0，setp(subplot(111).get_xticklabels(), rotation=90) 可以与 Qt4Agg 后端一起正常工作。在我的情况下，它被plt.hist() 重置，所以我在之后调用它，虽然plt.plot() 没有重置它，所以你应该没问题。

@tMC 使用 mpl 1.2.0，我复制了您的代码（带有一些虚拟数据），在 plt.plot(time, delay) 之前添加了 locs, labels = plt.xticks() plt.setp(labels, rotation=90)，它运行良好。

【参考方案2】：

我想出了一个类似的例子。再一次，轮换关键字是......嗯，它是关键。

from pylab import *
fig = figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.bar( [0,1,2], [1,3,5] )
ax.set_xticks( [ 0.5, 1.5, 2.5 ] )
ax.set_xticklabels( ['tom','dick','harry'], rotation=45 ) ;

【讨论】：

这看起来可行，但它显示的时间为自纪元以来的秒数-而不是来自datetime的时间戳

【参考方案3】：

简单的方法

作为described here，matplotlib.pyplot figure 类中有一个现有方法可以自动为您的数字适当地旋转日期。

您可以在绘制数据后调用它（即ax.plot(dates,ydata)：

fig.autofmt_xdate()

如果您需要进一步格式化标签，请查看上面的链接。

非日期时间对象

根据 languitar 的评论，我为非日期时间 xticks 建议的方法在缩放等时不会正确更新。如果它不是用作您的 x- 的 datetime 对象轴数据，请关注Tommy's answer：

for tick in ax.get_xticklabels():
    tick.set_rotation(45)

【讨论】：

这是最好的方法，因为它很简洁，它对现有的自动生成的刻度进行操作，它会调整绘图边距以使其可读。其他方法让刻度离开页面，需要进一步操作（例如 plt.tight_layouts()）来调整它们。

如果您使用了定位器和格式化程序，“其他”方法如果之后应用可能会破坏它们的效果。

【参考方案4】：

我的回答受到 cjohnson318 回答的启发，但我不想提供硬编码的标签列表；我想旋转现有的标签：

for tick in ax.get_xticklabels():
    tick.set_rotation(45)

【讨论】：

这似乎不再起作用了。没有任何影响。

【参考方案5】：

这对我有用：

plt.xticks(rotation=90)

【讨论】：

如果其他人正在使用 mpld3，并且对这些解决方案都不起作用感到沮丧。 mpld3不支持旋转。

使这些留在图形/窗口内的额外积分。我的一半在外面。

在绘图之后调用它。即，首先ax.plot(...) 然后plt.xticks(rotation=90)

添加 plt.tight_layout() 让它们留在图中

刚刚想通了。使用plt.sca(ax) 激活轴，并使用此答案。

【参考方案6】：

import pylab as pl
pl.xticks(rotation = 90)

【参考方案7】：

从

plt.xticks(rotation=90)

这也是可能的：

plt.xticks(rotation='vertical')

【讨论】：

可以，但是剧情的高度有些问题

plt.xticks(rotation=45) plt.savefig(nomefile,dpi=150, optimize=True) plt.clf()

【参考方案8】：

如果使用plt：

plt.xticks(rotation=90)

如果使用 pandas 或 seaborn 进行绘图，假设 ax 作为绘图的轴：

ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=90)

上述的另一种方式：

for tick in ax.get_xticklabels():
    tick.set_rotation(45)

【讨论】：

所有这些方法已在其他答案中显示。这个答案在这里添加了什么？

@ImportanceOfBeingErnest 旨在帮助那些使用 pandas 或 seaborn 而不是直接使用 matplotlib 进行绘图的人。

for tick in ax.get_xticklabels(): tick.set_rotation(45) 帮了我大忙。

谢谢，在遇到这个答案之前，我一直在使用 plt.xticks(rotation=45) 无济于事

【参考方案9】：

这取决于你在绘制什么。

import matplotlib.pyplot as plt

 x=['long_text_for_a_label_a',
    'long_text_for_a_label_b',
    'long_text_for_a_label_c']
y=[1,2,3]
myplot = plt.plot(x,y)
for item in myplot.axes.get_xticklabels():
    item.set_rotation(90)

对于为您提供 Axes 对象的 pandas 和 seaborn：

df = pd.DataFrame(x,y)
#pandas
myplot = df.plot.bar()
#seaborn 
myplotsns =sns.barplot(y='0',  x=df.index, data=df)
# you can get xticklabels without .axes cause the object are already a 
# isntance of it
for item in myplot.get_xticklabels():
    item.set_rotation(90)

如果您需要旋转标签，您可能还需要更改字体大小，您可以使用font_scale=1.0 来做到这一点。

【参考方案10】：

如果您想在坐标区对象上应用旋转，最简单的方法是使用tick_params。例如。

ax.tick_params(axis='x', labelrotation=90)

Matplotlib 文档参考here.

当您有一个由plt.subplots 返回的轴数组时，这很有用，并且比使用set_xticks 更方便，因为在这种情况下，您还需要设置刻度标签，并且比那些遍历刻度（原因很明显）

【讨论】：

除此之外，此解决方案也适用于 pandas 数据框的 plot 函数，因为它也返回轴对象。检查here。很方便的功能。 pd_dataframe.plot().tick_params(axis='x', labelrotation=90).

唯一的问题是，如果使用 labelrotation=30 之类的东西，我无法弄清楚如何正确水平对齐标签。

【参考方案11】：

这里有很多“正确”的答案，但我会再添加一个，因为我认为一些细节被忽略了。 OP 要求旋转 90 度，但我将更改为 45 度，因为当您使用不为零或 90 度的角度时，您也应该更改水平对齐方式；否则你的标签会偏离中心并且有点误导（我猜很多来这里的人都想将轴旋转到 90 以外的位置）。

最简单/最少的代码

选项 1

plt.xticks(rotation=45, ha='right')

如前所述，如果您宁愿采用面向对象的方法，这可能是不可取的。

选项 2

另一种快速方法（它适用于日期对象，但似乎适用于任何标签；但怀疑这是推荐的）：

fig.autofmt_xdate(rotation=45)

fig 你通常会从：

fig = plt.gcf() fig = plt.figure() fig, ax = plt.subplots() fig = ax.figure

面向对象/直接处理ax

选项 3a

如果你有标签列表：

labels = ['One', 'Two', 'Three']
ax.set_xticklabels(labels, rotation=45, ha='right')

选项 3b

如果要从当前绘图中获取标签列表：

# Unfortunately you need to draw your figure first to assign the labels,
# otherwise get_xticklabels() will return empty strings.
plt.draw()
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha='right')

选项 4

与上述类似，但改为手动循环。

for label in ax.get_xticklabels():
  label.set_rotation(45)
  label.set_ha('right')

选项 5

我们在这里仍然使用pyplot（如plt），但它是面向对象的，因为我们正在更改特定ax 对象的属性。

plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha='right')

选项 6

这个选项很简单，但是 AFAIK 你不能这样设置标签水平对齐，所以如果你的角度不是 90，另一个选项可能会更好。

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

编辑： 讨论了这个确切的“错误”，但尚未发布修复程序（截至3.4.0）： https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/13774

【讨论】：

您可以添加到选项 2：fig = plt.gcf() - 很好的答案顺便说一句，它对我帮助很大。

另外，选项 6 错误在v3.4.0 中仍然仍然存在。

选项 3a、3b 似乎已停产：它们引发了 UserWarning（这个：***.com/questions/63723514）

【参考方案12】：

将x轴标签旋转90度

for tick in ax.get_xticklabels():
    tick.set_rotation(45)

【讨论】：

我喜欢你的答案有多短，但你发布的不是有效的 Python 代码。我不清楚如何将其解释为有效的 python 代码。

【参考方案13】：

最简单的解决方案是使用：

plt.xticks(rotation=XX)

还有

# Tweak spacing to prevent clipping of tick-labels
plt.subplots_adjust(bottom=X.XX)

例如，对于我使用 rotation=45 和 bottom=0.20 的日期，但您可以对您的数据进行一些测试