我有一个简单的因子图
import seaborn as sns
g = sns.factorplot("name", "miss_ratio", "policy", dodge=.2,
linestyles=["none", "none", "none", "none"], data=df[df["level"] == 2])
问题是x标签都在一起,使它们不可读。如何旋转文本以使标签可读?
我有一个简单的因子图
import seaborn as sns
g = sns.factorplot("name", "miss_ratio", "policy", dodge=.2,
linestyles=["none", "none", "none", "none"], data=df[df["level"] == 2])
问题是x标签都在一起,使它们不可读。如何旋转文本以使标签可读?
这仍然是一个matplotlib对象。试试这个:
# <your code here>
locs, labels = plt.xticks()
plt.setp(labels, rotation=45)
您可以在matplotlib Axes对象上使用tick_params方法旋转标记标签。提供一个具体的例子:
ax.tick_params(axis='x', rotation=90)
我对@mwaskorn的回答有一个问题,即
g.set_xticklabels(rotation=30)
失败,因为这也需要标签。比@Aman的答案更简单的是添加
plt.xticks(rotation=45)
如果有人想知道如何为clustermap CorrGrids(给定海运示例的一部分):
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(context="paper", font="monospace")
# Load the datset of correlations between cortical brain networks
df = sns.load_dataset("brain_networks", header=[0, 1, 2], index_col=0)
corrmat = df.corr()
# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
# Draw the heatmap using seaborn
g=sns.clustermap(corrmat, vmax=.8, square=True)
rotation = 90
for i, ax in enumerate(g.fig.axes): ## getting all axes of the fig object
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation = rotation)
g.fig.show()
对于一个海上出生的孩子来说。热图,你可以旋转这些(基于@Aman的回答)
pandas_frame = pd.DataFrame(data, index=names, columns=names)
heatmap = seaborn.heatmap(pandas_frame)
loc, labels = plt.xticks()
heatmap.set_xticklabels(labels, rotation=45)
heatmap.set_yticklabels(labels[::-1], rotation=45) # reversed order for y
你也可以用plt。步骤如下:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plot=sns.barplot(data=df, x=" ", y=" ")
plt.setp(plot.get_xticklabels(), rotation=90)
将标签旋转90度。
任何由facetgrid支持的海运图都不能使用(例如catplot)
g.set_xticklabels(rotation=30)
然而,barplot, countplot等将工作,因为它们不支持facetgrid。下面将为他们工作。
g.set_xticklabels(g.get_xticklabels(), rotation=30)
另外,如果您有两个图相互重叠,请尝试set_xticklabels在支持它的graph上。
如果标签的名字很长,可能很难正确。使用catplot对我来说很有效的解决方案是:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.gcf()
fig.autofmt_xdate()
可以使用matplotlib.pyplot.xticks实现这一点
import matplotlib.pyplot as plt
plt.xticks(rotation = 'vertical')
# Or use degrees explicitly
degrees = 70 # Adjust according to one's preferences/needs
plt.xticks(rotation=degrees)
这里有一个例子可以说明它是如何工作的。
使用ax.tick_params (labelrotation = 45)。您可以将此应用于图中的坐标轴图,而无需提供标签。这是使用FacetGrid的另一种选择,如果这不是你想要的路径。