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。下面是一个小样本程序。如果我尝试在末尾旋转刻度线，则刻度线不会旋转。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dates的调用中将变量t替换为变量avail_plot，则xticks(rotation=70)调用在avail_plot内工作正常。

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()

Answer 1

如果您更喜欢非面向对象的方法，请在两个avail_plot调用之前将plt.xticks（rotation = 70）移动到右，例如

plt.xticks(rotation=70)
avail_plot(axs[0], dates, s1, 'testing', 'green')
avail_plot(axs[1], dates, s1, 'testing2', 'red')

在设置标签之前设置旋转属性。由于这里有两个轴，因此在制作完两个图之后，plt.xticks会变得混乱。当plt.xticks不执行任何操作时，plt.gca（）会不为您提供要修改的轴，因此作用于当前轴的plt.xticks是不会工作。

对于不使用plt.xticks的面向对象方法，可以使用

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

之后两次avail_plot调用。这将专门设置正确的旋转轴。

Answer 2

解决方案适用于matplotlib 2.1 +

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

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

或

ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45)

作为旁注，当前的解决方案使用命令plt.xticks(rotation=70)将有状态接口（使用pyplot）与面向对象的接口混合在一起。由于问题中的代码使用面向对象的方法，因此最好始终坚持使用该方法。该解决方案确实为plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )

提供了明确的解决方案

Answer 3

避免在ticklabes上循环的简单解决方案就是使用

fig.autofmt_xdate()

此命令会自动旋转xaxis标签并调整其位置。默认值是旋转角度30°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')

额外的bottom参数等同于设置plt.subplots_adjust(bottom=bottom)，它允许将底轴填充设置为更大的值来托管旋转的ticklabel。

所以基本上你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。

可以在matplotlib页面上找到good example。

Answer 4

将horizontalalignment和rotation应用于每个刻度标签的另一种方法是在要更改的刻度标签上执行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")

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正确对齐，这既干净又容易。

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