如何在matplotlib中移动tick标签？

Question

我想沿着x轴水平移动一些刻度标签，而不移动相应的刻度。

更具体地说，当使用plt.setp旋转标签时，标签文本的中心与刻度线保持对齐。我想将这些标签向右移动，以便标签的近端对齐，如下图所示。

我知道this post和this one，但答案是肯定的 有趣的克拉而不是问题的严格答案。

我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime

# my fake data
dates = np.array([datetime.datetime(2000,1,1) + datetime.timedelta(days=i) for i in range(365*5)])
data = np.sin(np.arange(365*5)/365.0*2*np.pi - 0.25*np.pi) + np.random.rand(365*5) /3

# creates fig with 2 subplots
fig = plt.figure(figsize=(10.0, 6.0))
ax = plt.subplot2grid((2,1), (0, 0))
ax2 = plt.subplot2grid((2,1), (1, 0))
## plot dates
ax2.plot_date( dates, data )

# rotates labels 
plt.setp( ax2.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=-45 ) 

# try to shift labels to the right
ax2.xaxis.get_majorticklabels()[2].set_y(-.1)
ax2.xaxis.get_majorticklabels()[2].set_x(10**99)

plt.show()

奇怪的是，set_y表现得与预期一致，但即使我将x设置为幻想，标签也不会移动一个iota。 （使用plot_date可能会引起额外的混淆，但plot实际上会发生同样的情况。）

Answer 1

首先，让我们使用mcve来显示问题。

import numpy as np
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["date.autoformatter.month"] = "%b %Y"

# my fake data
dates = np.array([datetime.datetime(2000,1,1) + datetime.timedelta(days=i) for i in range(365)])
data = np.sin(np.arange(365)/365.0*2*np.pi - 0.25*np.pi) + np.random.rand(365) /3

# creates fig with 2 subplots
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,2))
## plot dates
ax.plot_date( dates, data )

# rotates labels 
plt.setp( ax.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=-45 ) 

plt.tight_layout()
plt.show()

现在正如其他已经指出的那样，您可以使用文本的水平对齐方式。

# rotates labels and aligns them horizontally to left 
plt.setp( ax.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=-45, ha="left" )

您可以使用rotation_mode参数让旋转发生在文本的左上角，在这种情况下会产生稍微好一点的结果。

# rotates labels and aligns them horizontally to left 
plt.setp( ax.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=-45, ha="left", rotation_mode="anchor") 

如果这些选项的细度不够精细，即您希望更准确地定位标签，例如通过某些点将它移到一边，你可以使用变换。以下将使用matplotlib.transforms.ScaledTranslation将标签在水平方向上偏移5个点。

import matplotlib.transforms

plt.setp( ax.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=-45) 

# Create offset transform by 5 points in x direction
dx = 5/72.; dy = 0/72. 
offset = matplotlib.transforms.ScaledTranslation(dx, dy, fig.dpi_scale_trans)

# apply offset transform to all x ticklabels.
for label in ax.xaxis.get_majorticklabels():
    label.set_transform(label.get_transform() + offset)

与此相比， @explorerDude提供的解决方案是偏移量与图中的数据无关，因此它通常适用于任何绘图，并且对于给定的字体大小看起来相同。

Answer 2

而不是

ax2.xaxis.get_majorticklabels()[2].set_y(-.1)
ax2.xaxis.get_majorticklabels()[2].set_x(10**99)

对轴上的每个刻度使用set_horizontalalignment()：

for tick in ax2.xaxis.get_majorticklabels():
    tick.set_horizontalalignment("left")

导致：

Answer 3

我找到了一种方法来将x轴的刻度标签移动任意且精确的量，但这种方式危险地靠近陡峭而滑溜的悬崖，高耸在疯狂的海面之上。因此，只有非常勇敢或绝望的人才能阅读......

话虽这么说，问题是标签的x位置是在渲染图形时设置的（我没有查看代码的那部分，但这是我的理解）。所以你用set_x（）做的一切都会在以后被覆盖。但是，有一种方法可以解决这个问题：你可以将补丁set_x用于某些刻度，这样就不会在渲染器想要绘制它们的地方绘制标签：

import types
SHIFT = 10. # Data coordinates
for label in ax2.xaxis.get_majorticklabels():
    label.customShiftValue = SHIFT
    label.set_x = types.MethodType( lambda self, x: matplotlib.text.Text.set_x(self, x-self.customShiftValue ), 
                                    label, matplotlib.text.Text )

您可以有选择地仅对要转移的标签执行此操作，当然也可以为每个标签使用不同的班次。

如果有人知道如何在较低的疯狂程度上做到这一点，我会非常感兴趣...

Answer 4

进行水平对齐的另一种方法：

g++