基于documentation，set_xlabel接受文本参数，其中rotation是一个。
不过，我用来测试的示例如下所示。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot()
plt.gca().set_xlabel('Test', rotation='vertical')

• 当其他answer工作时，它将子图视为使用隐式pyplot接口，而实际使用的是显式Axes接口。在处理次要情节时，最好是明确的。另外，plt.gca()只获取最后一个axes。
• pandas.DataFrame.plot和subplots=True，以及plt.subplots和nrows和/或ncols大于1，则返回matplotlib.axes._axes.Axes的numpy.ndarray。
• How to fix 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_figure' when plotting subplots
• 使用axes数组的最简单方法是使用.flat、.flatten或.ravel将其展平。
• What is the difference between flatten and ravel functions in numpy?
• numpy difference between flat and ravel()

1.有几种方法可以与单个Axes进行交互。
1.遍历所有这些：for ax in axes.flat:
1.遍历其中的一个切片：for ax in axes.flat[-4:]:最后四个。
1.选择要在axes = axes.flat之后处理的特定Axes：ax[4]、ax[-1]等

• matplotlib.axes.Axes.set_xlabel用于旋转轴标签。
• 接受来自matplotlib.text的属性作为**kwargs。
• 参见Rotating the y-axis label
• matplotlib.axes.Axes.set_ylabel可用于设置各种ylabel参数。

导入和示例DataFrame

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# sinusoidal sample data
sample_length = range(1, 16+1)
rads = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
data = np.array([np.sin(t*rads) for t in sample_length])

# create a wide dataframe
df = pd.DataFrame(data.T, index=pd.Series(rads.tolist(), name='radians'), columns=[f'freq: {i}x' for i in sample_length])

# transform df to a long form
dfl = df.melt(ignore_index=False).reset_index()

pandas.DataFrame.plot搭配subplots=True

axes = df.plot(subplots=True, layout=(4, 4), figsize=(10, 10), color='tab:purple', legend=False)

# flatten the axes array
axes = axes.flatten()

# iterate through each axes and associated column
for ax, col in zip(axes, df.columns):
    
    # set the axes title
    ax.set_title(col)
    
    # extract the existing xaxis label
    xlabel = ax.get_xlabel()
    
    # set the xaxis label with rotation
    ax.set_xlabel(xlabel, rotation='vertical')

plt.subplots

fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(10, 10), sharex=True, tight_layout=True)

axes = axes.flat

for ax, col in zip(axes, df.columns):

    df.plot(y=col, ax=ax, title=col, legend=False)
    xlabel = ax.get_xlabel()
    ax.set_xlabel(xlabel, rotation='vertical')

seaborn.relplot

• relplot是一个图形级别的函数，它返回一个FacetGrid，从该FacetGrid中使用axes = g.axes提取子图。

g = sns.relplot(data=dfl, kind='line', x='radians', y='value', col='variable', col_wrap=4, height=2.3)

axes = g.axes.ravel()

for ax in axes[-4:]:
    xlabel = ax.get_xlabel()
    ax.set_xlabel(xlabel, rotation='vertical')

DataFrmames

df.head()

freq: 1x  freq: 2x  freq: 3x  freq: 4x  freq: 5x  freq: 6x  freq: 7x  freq: 8x  freq: 9x  freq: 10x  freq: 11x  freq: 12x  freq: 13x  freq: 14x  freq: 15x  freq: 16x
radians                                                                                                                                                                       
0.00     0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000
0.01     0.010000  0.019999  0.029996  0.039989  0.049979  0.059964  0.069943  0.079915  0.089879   0.099833   0.109778   0.119712   0.129634   0.139543   0.149438   0.159318
0.02     0.019999  0.039989  0.059964  0.079915  0.099833  0.119712  0.139543  0.159318  0.179030   0.198669   0.218230   0.237703   0.257081   0.276356   0.295520   0.314567
0.03     0.029996  0.059964  0.089879  0.119712  0.149438  0.179030  0.208460  0.237703  0.266731   0.295520   0.324043   0.352274   0.380188   0.407760   0.434966   0.461779
0.04     0.039989  0.079915  0.119712  0.159318  0.198669  0.237703  0.276356  0.314567  0.352274   0.389418   0.425939   0.461779   0.496880   0.531186   0.564642   0.597195

dfl.head()

radians  variable     value
0     0.00  freq: 1x  0.000000
1     0.01  freq: 1x  0.010000
2     0.02  freq: 1x  0.019999
3     0.03  freq: 1x  0.029996
4     0.04  freq: 1x  0.039989