matplotlib 如何增加刻度线之间的间距(或减少刻度线的数量)

8ehkhllq 于 2023-05-23 发布在其他

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如何增加刻度线之间的间距，如下图所示？

图1：设置

数据集

我尝试过的：

在How to: reduce number of ticks with matplotlib的帖子中，一个用户展示了如何像这样增加tick labels 之间的空间：

# Attempt 1
every_nth = 5
for n, label in enumerate(ax.xaxis.get_ticklabels()):
    if n % every_nth != 0:
        #print(n)
        label.set_visible(False)

剧情二：一次尝试

但你也看到了刻度线没动。
因此，使用该设置，我天真地尝试将ax.xaxis.get_ticklabels()部分替换为ax.get_xticks()，但到目前为止没有成功：

# in:
for n, tick in enumerate(ax.get_xticks()):
    if n % every_nth != 0:
        tick.set_visible(False)

# out: AttributeError: 'int' object has no attribute 'set_visible'

而且在ax.tick_params?中似乎也没有选项。你甚至可以在那里找到 padding，但没有关于tick间距的内容。
任何其他建议将是伟大的！通常，我会将索引更改为PeriodIndex，并使用import matplotlib.dates as mdates化轴，但我真的希望使用更直接的技术。
下面是整个事情的简单复制和粘贴：

#imports
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# df = pd.read_clipboard(sep='\\s+')

# plot setup
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
plt.xticks(rotation=45)

# Attempt 1
every_nth = 5
for n, label in enumerate(ax.xaxis.get_ticklabels()):
    if n % every_nth != 0:
        #print(n)
        label.set_visible(False)

#every_nth = 5
#for n, tick in enumerate(ax.xaxis.get_ticks()):
#    if n % every_nth != 0:
#        #print(n)
#        tick.set_visible(False)

plt.show()

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/52383314/how-to-increase-space-between-tickmarks-or-reduce-number-of-tickmarks

1条答案

按热度按时间

plicqrtu1#

刻度间距由后续刻度位置的差异郑重确定。Matplotlib通常会自动为您找到不错的标记位置。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"time" : np.arange("2010-01-01", "2012-01-01", dtype="datetime64[M]"),
                   "value" : np.random.randint(0,10,size=24)})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")

plt.show()

如果你不喜欢那些你可以提供自定义的，通过一个股票代码。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"time" : np.arange("2010-01-01", "2012-01-01", dtype="datetime64[M]"),
                   "value" : np.random.randint(0,10,size=24)})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator((1,7)))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%b"))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")

plt.show()

如果你真的希望你的日期是分类的，你可以使用MultipleLocator。例如，勾选每5个类别，

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"time" : np.arange("2010-01-01", "2012-01-01", dtype="datetime64[M]"),
                   "value" : np.random.randint(0,10,size=24)})
df["time"] = df["time"].dt.strftime('%Y-%m')

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
ax.xaxis.set_major_locator(mticker.MultipleLocator(5))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")

plt.show()

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