无法隐藏子图轴标签或在matplotlib中设置MaxNLocator

Question

我目前正在尝试在matplotlib中按3个系列的图形创建X，最近我也做了类似的事情，但是这种特定的2D形式的指标确实给我带来了删除轴标签或设置MaxNLocator的挑战。

当前，每个子批次仍尝试单独显示X标签和Y标签。使用我正在使用的相同代码，我的3 x 1地块或1 x 1地块根本没有遇到这个问题。它似乎特定于我乘X乘3的路线，并假定它与2D相关。

这是我目前正在尝试的。由于“团队”的数量目前正在波动，因此我创建的地块超出了我的需要，并删除了未使用的地块。我可以稍后进行改善，但我更担心标签。

plt.rcParams['figure.figsize'] = [18, 10]
fig, ax = plt.subplots(nrows=10, ncols=3)
for number, team in enumerate(team_dict.keys()):
    print(number,team)
    df = pd.DataFrame(data=team_dict[team])
    axy = ax[number // 3][number % 3]
    df = pd.pivot_table(df,values='count_events',index=['day'],columns=['level'])
    axy = df.plot(ax=axy)
    axy.legend().set_visible(False)
    axy.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))
    axy.xaxis.label.set_visible(False)

我也尝试过这些

for main_axis in ax:
    for axis in main_axis:
        if axis.lines:
            axis.get_xaxis().label.set_visible(False)
            axis.get_yaxis().set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))
            axis.legend().set_visible(False)

        if not axis.lines:
            axis.set_visible(False)

即使进行了这些尝试，我仍然不断得到这一点。

该指标涵盖90天的数据。所以我只想将X轴隐藏在一起。对于Y轴，我只想强制整数。我已经尝试过将其隐藏起来，但毫无用处。由于某种原因，在这种2d格式下，我似乎根本无法操纵子图标签。

这是我字典的一小部分

team_dict['Team1']
[{'day': datetime.datetime(2019, 4, 1, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '5',
  'count_events': 1},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 2, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '5',
  'count_events': 1},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 3, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '5',
  'count_events': 1},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 4, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '5',
  'count_events': 1}]

team_dict['Team2']
[ {'day': datetime.datetime(2019, 3, 29, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 3, 30, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 3, 31, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 1, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 2, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 3, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 11},
 {'day': datetime.datetime(2019, 4, 4, 19, 31, 46, 606217),
  'level': '4',
  'count_events': 10}]

Answer 1

要隐藏x轴（日期）上的标签，并使y轴成为整数而不是浮点数。

ax = plt.axes()
ax.plot(np.random.rand(50))

ax.yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter())

这里是我的测试代码（如果以上链接对您没有帮助）：
代码（Jupyter笔记本）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
nrows = 3
ncols = 4
f, axarr = plt.subplots(nrows, ncols,sharex=True, sharey=True)

for i in range(nrows):
    for j in range(ncols):
        axarr[i,j].plot(np.random.rand(50))
        #axarr[i,j].axis('off')
        axarr[i,j].yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(integer=True))
        axarr[i,j].xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter())
f.suptitle("This is the title for whole figure", fontsize=16)

输出：

使用：axarr[i,j].yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(integer=True))和 plt.subplots(nrows, ncols,sharex=True, sharey=True)。

要在y轴上定义范围，请使用：

axarr[i,j].set_ylim([0,max(your_y_axis_data_set)]) # change your_y_axis_data_set

您还可以传递差异，计算滴答差异（滴答偏差）