我有一个简单的因子图
import seaborn as sns
g = sns.factorplot("name", "miss_ratio", "policy", dodge=.2,
linestyles=["none", "none", "none", "none"], data=df[df["level"] == 2])
问题是 x 标签都一起运行,使它们不可读。如何旋转文本以使标签可读?
我有一个简单的因子图
import seaborn as sns
g = sns.factorplot("name", "miss_ratio", "policy", dodge=.2,
linestyles=["none", "none", "none", "none"], data=df[df["level"] == 2])
问题是 x 标签都一起运行,使它们不可读。如何旋转文本以使标签可读?
我对@mwaskorn 的回答有疑问,即
g.set_xticklabels(rotation=30)
失败,因为这也需要标签。比@Aman 的答案简单一点就是添加
plt.xticks(rotation=45)
tick_params
您可以使用matplotlibAxes
对象上的方法旋转刻度标签。举一个具体的例子:
ax.tick_params(axis='x', rotation=90)
这仍然是一个 matplotlib 对象。尝试这个:
# <your code here>
locs, labels = plt.xticks()
plt.setp(labels, rotation=45)
任何由 facetgrid 支持的 seaborn 绘图都无法使用(例如 catplot)
g.set_xticklabels(rotation=30)
但是 barplot、countplot 等将起作用,因为它们不受 facetgrid 的支持。下面将为他们工作。
g.set_xticklabels(g.get_xticklabels(), rotation=30)
此外,如果您有 2 个相互重叠的图形,请在支持它的图形上尝试 set_xticklabels。
您也可以plt.setp
按如下方式使用:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plot=sns.barplot(data=df, x=" ", y=" ")
plt.setp(plot.get_xticklabels(), rotation=90)
将标签旋转 90 度。
如果有人想知道如何为 clustermap CorrGrids 做到这一点(给定 seaborn 示例的一部分):
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(context="paper", font="monospace")
# Load the datset of correlations between cortical brain networks
df = sns.load_dataset("brain_networks", header=[0, 1, 2], index_col=0)
corrmat = df.corr()
# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
# Draw the heatmap using seaborn
g=sns.clustermap(corrmat, vmax=.8, square=True)
rotation = 90
for i, ax in enumerate(g.fig.axes): ## getting all axes of the fig object
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation = rotation)
g.fig.show()
对于 a seaborn.heatmap
,您可以使用(基于@Aman's answer)旋转这些
pandas_frame = pd.DataFrame(data, index=names, columns=names)
heatmap = seaborn.heatmap(pandas_frame)
loc, labels = plt.xticks()
heatmap.set_xticklabels(labels, rotation=45)
heatmap.set_yticklabels(labels[::-1], rotation=45) # reversed order for y
One can do this with matplotlib.pyplot.xticks
import matplotlib.pyplot as plt
plt.xticks(rotation = 'vertical')
# Or use degrees explicitly
degrees = 70 # Adjust according to one's preferences/needs
plt.xticks(rotation=degrees)
Here one can see an example of how it works.
使用ax.tick_params(labelrotation=45)
. 您可以将其应用于绘图中的轴图,而无需提供标签。如果这不是您想要的路径,这是使用 FacetGrid 的替代方法。
如果标签的名称很长,则可能很难正确使用。一个对我来说效果很好的解决方案catplot
是:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.gcf()
fig.autofmt_xdate()