如何在matplotlib中移动tick的标签？

2019-07-10 16:06:53 阅读：324 来源： 互联网

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,标签文本的中心保持与刻度线对齐.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
有趣的kludges而不是严格的问题答案.

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的行为与预期的一样,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可能会引入额外的混淆,但实际情况与情节相同.)

解决方法:

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,在这种情况下给出稍微好一点的结果.

# 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在水平方向上将标签偏移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)

与例如相比,这样做的优点是@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.

标签：python,label,matplotlib
来源： https://codeday.me/bug/20190710/1425836.html

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