matplotlib 中的日期刻度和旋转

Posted 2023-02-23

【中文标题】matplotlib 中的日期刻度和旋转

【英文标题】：Date ticks and rotation in matplotlib

【发布时间】：2012-07-01 03:31:05

【问题描述】：

我在尝试让我的日期刻度在 matplotlib 中旋转时遇到问题。下面是一个小示例程序。如果我尝试在最后旋转刻度，则刻度不会旋转。如果我尝试旋转注释“崩溃”下显示的刻度，则 matplot lib 崩溃。

仅当 x 值为日期时才会发生这种情况。如果我在对avail_plot 的调用中将变量dates 替换为变量t，那么xticks(rotation=70) 调用在avail_plot 中就可以正常工作。

有什么想法吗？

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()

【问题讨论】：

在 x 轴上创建带有日期的绘图是一项常见的任务 - 可惜没有更完整的示例。

我想知道这是否与 ***.com/questions/10998621/… 重复

【参考方案1】：

如果您更喜欢非面向对象的方法，请将plt.xticks(rotation=70) 移动到右侧在两个avail_plot 调用之前，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旋转属性。由于您在这里有两个轴，plt.xticks 在您制作了这两个图后会感到困惑。当plt.xticks 不做任何事情时，plt.gca() 确实 not 为您提供要修改的轴，因此作用于当前轴的 plt.xticks 不会执行上班。

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 )

在两个avail_plot 调用之后。这会专门设置正确轴上的旋转。

【讨论】：

另一件方便的事情：当您调用plt.setp 时，您可以通过将多个参数指定为附加关键字参数来设置它们。 horizontalalignment kwarg 在您旋转刻度标签时特别有用：plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70, horizontalalignment='right' )

我不喜欢这个解决方案，因为它混合了 pyplot 和面向对象的方法。您可以在任何地方拨打ax.tick_params(axis='x', rotation=70)。

@TedPetrou 这里的“混合”是什么意思？ plt.setp 解决方案完全面向对象。如果您不喜欢其中有一些plt，请改用from matplotlib.artist import setp; setp(ax.get_xticklabels(), rotation=90)。

@ImportanceOfBeingErnest 第一行代码使用plt.xticks，即pyplot。文档本身说不要混合样式。 plt.setp 更冗长，但也不是典型的面向对象风格。你的答案绝对是这里最好的。基本上，任何具有函数的东西都不是面向对象的。是否导入setp都没关系。

大部分问题的代码都使用了pyplot，比如yticks，而且代码在avail_plot之外根本没有定义ax...

【参考方案2】：

将horizontalalignment 和rotation 应用于每个刻度标签的另一种方法是对要更改的刻度标签执行for 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")

【讨论】：

这在 matplotlib v1.5.1 上对我有用（我在工作中被困在 matplotlib 的旧版本上，不要问为什么）

我刚刚用 python3.6 和 matplotlib v2.2.2 测试过，它也可以。

【参考方案3】：

避免在ticklabes上循环的简单解决方案是使用

fig.autofmt_xdate()

此命令会自动旋转 xaxis 标签并调整它们的位置。默认值为 30° 旋转角度和水平对齐“右”。但是可以在函数调用中改变它们

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

额外的bottom 参数等效于设置plt.subplots_adjust(bottom=bottom)，它允许将底部轴填充设置为更大的值以承载旋转的刻度标签。

所以基本上在这里，您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。

good example 可以在 matplotlib 页面上找到。

【讨论】：

很好的答案！谢谢！

可以通过这个函数控制'rotation_mode'参数吗？

@TheoryX 否。如果您需要rotation_mode，您需要使用plt.setp 方法，或者在刻度上循环（基本上相同）。

是的，只有当 x 轴出现在图表底部时，它才是一个简单的解决方案。但是，当 x 轴位于图表顶部或存在两个 x 轴 (twinx) 时，它会打乱刻度和刻度标签之间的对齐方式。在这种情况下，Ted Petrou 的解决方案会更好。

@Śubham 正确。这主要是针对最常见情况的所有其他解决方案的捷径。

【参考方案4】：

解决方案适用于 matplotlib 2.1+

有一个坐标轴方法tick_params 可以更改刻度属性。它也作为轴方法存在，如set_tick_params

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

或者

ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45)

附带说明一下，当前解决方案通过使用命令plt.xticks(rotation=70) 将有状态接口（使用 pyplot）与面向对象接口混合。由于问题中的代码使用面向对象的方法，因此最好始终坚持这种方法。该解决方案确实提供了一个很好的明确解决方案，plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )

【讨论】：

是否可以更改所有绘图的默认旋转？我想我需要在我制作的每一个情节上都改变这一点。

这里似乎是最OOP的方法。

【参考方案5】：

简单使用

ax.set_xticklabels(label_list, rotation=45)

【参考方案6】：

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，既干净又容易。

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