如何在python中为xticklabels添加空间?

时间:2013-11-15 03:43:38

标签: python matplotlib

所有,我正在使用Matplotlib绘制极棒。但是蜱是重叠的。

有人知道如何避免这种情况吗?谢谢!

from pylab      import *

import matplotlib.pyplot as plt
from cf.plot    import BoundaryNorm,getBoundCmap
from matplotlib import colors

fig     = figure(figsize=(8,8))
ax      = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8], polar=True)

N = 8
theta   = np.arange(0.0, 2*np.pi, 2*np.pi/N)
radii   = ones((1,N)).squeeze()
width   = 2*np.pi/N
bars    = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.6)

listBnd = [0,3,6,9,12,15,18,21,24]

mcolors = plt.cm.Spectral(linspace(0,1,N))
cmap    = colors.ListedColormap(mcolors)

for r,bar in zip(arange(1,N+1), bars):
    bar.set_facecolor(cmap(r-1))

xlabels = array([0,21,18,15,12,9,6,3])
ax.xaxis.labelpad=50
ax.set_xticks(theta)
ax.set_xticklabels(xlabels,rotation=270,fontsize='60')
ax.xaxis.set_label_coords(0.5,-0.5)
ax.set_yticklabels([])
grid([])

show()

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

首先,让我们稍微清理你的代码。你有很多事情没有意义。 (例如,为什么要从色彩图生成颜色列表,然后创建另一个色彩图,然后从另一个色彩图中获取最初生成的颜色?)

此外,您设置的许多参数可能与您认为的不相符。 (例如,轴的labelpad控制轴标签的填充(例如xlabel),而不是刻度线。)

考虑到这一点,您的代码可能如下所示:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8,8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

N = 8
theta = np.arange(0.0, 2*np.pi, 2*np.pi/N)
radii = np.ones(N)
width = 2 * np.pi / N
bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.6)

colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, N))

for color, bar in zip(colors, bars):
    bar.set_facecolor(color)

xlabels = np.array([0,21,18,15,12,9,6,3])
ax.set_xticks(theta)
ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=270, fontsize=60)

ax.set_yticklabels([])
ax.grid(False)

plt.show()

生成类似于以下内容的数字:

enter image description here


基本上,您希望使用frac kwarg到ax.set_thetagrids来更改theta刻度标签的径向位置。 (这有点隐藏,但这是最简单的方法。)

此外,我正在使用fig.tight_layout来调整大小,以便刻度标签不会在图形边界之外结束。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8,8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

N = 8
theta = np.arange(0.0, 2*np.pi, 2*np.pi/N)
radii = np.ones(N)
width = 2 * np.pi / N
bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.6)

colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, N))

for color, bar in zip(colors, bars):
    bar.set_facecolor(color)

xlabels = np.array([0,21,18,15,12,9,6,3])
ax.set_thetagrids(np.degrees(theta), xlabels, frac=1.2, 
                  rotation=270, fontsize=60)

ax.set_yticklabels([])
ax.grid(False)

fig.tight_layout()

plt.show()

enter image description here