是否可以设置更高的轴标签z-index?

时间:2018-01-18 17:28:20

标签: python matplotlib

在下面的代码中,轴的标签隐藏在图形线后面:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)

plt.plot(X,C)
plt.plot(X,S)

plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
           [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])

plt.yticks([-1, 0, +1],
           [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$'])

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_fontsize(14)
    label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None', alpha=0.75 ))

plt.show()

cos/sin

您可以看到,例如-pi很难看到。有没有办法将轴标签放在前面?

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

有一个rcParameter axes.axisbelow可以完全控制此行为:

  

axes.axisbelow:绘制轴网格线和刻度线

     
      
  • 以下补丁(True);
  •   
  • 以上补丁但在线下('line');
  •   
  • 或以上(假)
  •   

如果您设置

plt.rcParams["axes.axisbelow"] = False

在脚本的顶部,网格线和刻度线(标签)s绘制在其他所有内容之上。结果看起来像

enter image description here

答案 1 :(得分:0)

尽管Ernest's answer很有帮助,但我发现rcParams界面有些笨拙。幸运的是,您可以使用set_axisbelow() method在轴上直接设置axisbelow选项。这是您的代码的修补版本。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)

plt.plot(X,C)
plt.plot(X,S)

plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
           [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])

plt.yticks([-1, 0, +1],
           [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$'])

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

ax.set_axisbelow(False)  # <-- added

for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_fontsize(14)
    label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None', alpha=0.75 ))

plt.show()

现在情节看起来像Nicolas P. Rougier's tutorial说应该这样:

fixed plot with white background for tick labels