Matplotlib如何控制坐标轴刻度间距与标签(matplotlib,开发技术)

控制刻度间距

目前为止，我们让Matplotlib自动处理刻度在坐标轴上的位置，但有时我们需要覆盖默认的坐标轴刻度配置，以便更加快速估计图形中点的坐标。

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.tickerastickerx=np.linspace(-20,20,1024)y=np.sinc(x)ax=plt.axes()ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5))ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(1))plt.plot(x,y,c='m')plt.show()

以上代码，强制水平刻度每隔5个单位步长呈现一次。此外，我们还添加了副刻度，副刻度的间隔为1个单位步长，步骤说明如下：

1. 首先实例化一个Axes对象——用于管理图形中的坐标轴：ax=plot.Axes()。

2. 然后使用Locator实例设置x轴(ax.xaxis)或y轴(ax.yaxis)的主刻度和副刻度。

也为副刻度添加辅助网格：

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.tickerastickerx=np.linspace(-20,20,1024)y=np.sinc(x)ax=plt.axes()ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5))ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(1))plt.grid(True,which='both',ls='dashed')plt.plot(x,y,c='m')plt.show()

Tips：我们已经知道，可以使用plt.grid()添加辅助网格，但此函数还有一个可选参数which，它具有三个可选值："minor"、"major"和"both"，分别用于仅显示副刻度、仅显示主刻度、主副刻度同时显示。

控制刻度标签

是时候介绍刻度标签的设置了，刻度标签是图形空间中的坐标，虽然数字刻度标签对于大多说场景来说是足够的，但是却并不总是能够满足需求。例如，我们需要显示100个公司的营收情况，这时候我们就需要横坐标刻度标签为公司名，而非数字；同样对于时间序列，我们希望横坐标刻度标签为日期...。考虑到此类需求，我们需要使用Matplotlib为此提供了的API控制刻度标签。
可以按以下步骤为任何Matplotlib图形设置刻度标签：

importnumpyasnpimportmatplotlib.tickerastickerimportmatplotlib.pyplotaspltname_list=('Apple','Orange','Banana','Pear','Mango')value_list=np.random.randint(0,99,size=len(name_list))pos_list=np.arange(len(name_list))ax=plt.axes()ax.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator((pos_list)))ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter((name_list)))plt.bar(pos_list,value_list,color='c',align='center')plt.show()

Tips：我们首先使用ticker.Locator实例来生成刻度的位置，然后使用ticker.Formatter实例将为刻度生成标签。FixedFormatter从字符串列表中获取标签，然后用Formatter实例设置坐标轴。同时，我们还使用了FixedLocator来确保每个标签中心都正好与刻度中间对齐。

更简单的设置方式

虽然使用上述方法可以控制刻度标签，但可以看出此方法过于复杂，如果刻度标签是固定的字符列表，那么可以用以下简单的设置方法：

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltname_list=('Apple','Orange','Banana','Pear','Mango')value_list=np.random.randint(0,99,size=len(name_list))pos_list=np.arange(len(name_list))plt.bar(pos_list,value_list,color='c',align='center')plt.xticks(pos_list,name_list)plt.show()

Tips：使用plt.xticks()函数为一组固定的刻度提供固定标签，此函数接受位置列表和名称列表作为参数值，可以看出，此方法比第一种方法实现起来更简单。

高级刻度标签控制

不仅可以使用固定标签，使用ticker API可以使用函数生成的标签：

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.tickerastickerdefmake_label(value,pos):return'%0.1f%%'%(100.*value)ax=plt.axes()ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(make_label))x=np.linspace(0,1,256)plt.plot(x,np.exp(-10*x),c='c')plt.plot(x,np.exp(-5*x),c='c',ls='--')plt.show()

在此示例中，刻度标签是由自定义函数make_label生成的。此函数以刻度的坐标作为输入，并返回一个字符串作为坐标标签，这比给出固定的字符串列表更灵活。为了使用自定义函数，需要使用FuncFormatter实例——一个以函数为参数的格式化实例。

这种将生成标签的实际任务指派给其他函数的方法称为委托(delegation)模式，这是一种漂亮的编程技术。比方说，我们要将每个刻度显示为日期，这可以使用标准的Python时间和日期函数完成：

importnumpyasnpimportdatetimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.tickerastickerstart_date=datetime.datetime(1998,1,1)defmake_label(value,pos):time=start_date+datetime.timedelta(days=365*value)returntime.strftime('%b%y')ax=plt.axes()ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(make_label))x=np.linspace(0,1,256)plt.plot(x,np.exp(-10*x),c='c')plt.plot(x,np.exp(-5*x),c='c',ls='--')labels=ax.get_xticklabels()plt.setp(labels,rotation=30.)plt.show()

Tips：可以利用ax.get_xticklabels()获取刻度标签实例，然后对标签进行旋转，以避免长标签之间重叠，旋转使用plt.setp()函数，其接受刻度标签实例和旋转角度作为参数值。