python - matplotlib 中的日期刻度和旋转

Question

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。如果我用调用中的变量替换变量，调用dates在内部就可以正常工作。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，请移至两个调用之前plt.xticks(rotation=70)的右侧，例如avail_plot

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因此在制作完这两个图后会感到困惑。在什么都不做的时候，没有plt.xticks给plt.gca()你想要修改的轴，所以作用在当前轴上的，是行不通的。plt.xticks

对于不使用的面向对象方法plt.xticks，您可以使用

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

两次avail_plot通话后。这会专门设置正确轴上的旋转。

Answer 2

解决方案适用于 matplotlib 2.1+

存在tick_params可以更改刻度属性的轴方法。它也作为轴方法存在set_tick_params

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

或者

ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45)

附带说明一下，当前的解决方案通过使用 command 将有状态接口（使用 pyplot）与面向对象的接口混合在一起plt.xticks(rotation=70)。由于问题中的代码使用面向对象的方法，因此最好始终坚持这种方法。该解决方案确实给出了一个很好的显式解决方案plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )

Answer 3

一个避免在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更改它们

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

附加bottom参数等效于 setting 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，您拥有在单个命令中拥有漂亮日期轴所需的所有设置。

一个很好的例子可以在 matplotlib 页面上找到。

Answer 4

另一种应用horizontalalignment和rotation每个刻度标签的方法是在for要更改的刻度标签上循环：

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")

如果您想控制主要和次要刻度的位置，这是一个示例：

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

只需使用

ax.set_xticklabels(label_list, rotation=45)

Answer 6

我显然迟到了，但有一个官方例子使用

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