我想对图中选定的几个勾号标签做一些修改。
例如，如果我这样做:
label = axes.yaxis.get_major_ticks()[2].label
label.set_fontsize(size)
label.set_rotation('vertical')
更改了标记标签的字体大小和方向。
然而，如果尝试:
label.set_text('Foo')
没有修改勾号标签。如果我这样做:
print label.get_text()
什么都没有印出来。
这里还有一些奇怪的事情。当我试着这样做时:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
axes = plt.figure().add_subplot(111)
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)
axes.plot(t, s)
for ticklabel in axes.get_xticklabels():
print(ticklabel.get_text())
只打印空字符串，但plot包含标记为'0.0'、'0.5'、'1.0'、'1.5'和'2.0'的刻度。
在matplotlib的新版本中，如果您没有使用一堆str值来设置tick标签，那么默认情况下它们是“(并且当绘制绘图时，标签只是tick值)。要得到你想要的输出，需要这样做:
>>> from pylab import *
>>> axes = figure().add_subplot(111)
>>> a=axes.get_xticks().tolist()
>>> a[1]='change'
>>> axes.set_xticklabels(a)
[<matplotlib.text.Text object at 0x539aa50>, <matplotlib.text.Text object at 0x53a0c90>,
<matplotlib.text.Text object at 0x53a73d0>, <matplotlib.text.Text object at 0x53a7a50>,
<matplotlib.text.Text object at 0x53aa110>, <matplotlib.text.Text object at 0x53aa790>]
>>> plt.show()
结果是:
现在如果检查_xticklabels，它们不再是一堆“。
>>> [item.get_text() for item in axes.get_xticklabels()]
['0.0', 'change', '1.0', '1.5', '2.0']
它适用于从1.1.1rc1到当前版本2.0的版本。
在matplotlib的新版本中，如果您没有使用一堆str值来设置tick标签，那么默认情况下它们是“(并且当绘制绘图时，标签只是tick值)。要得到你想要的输出，需要这样做:
>>> from pylab import *
>>> axes = figure().add_subplot(111)
>>> a=axes.get_xticks().tolist()
>>> a[1]='change'
>>> axes.set_xticklabels(a)
[<matplotlib.text.Text object at 0x539aa50>, <matplotlib.text.Text object at 0x53a0c90>,
<matplotlib.text.Text object at 0x53a73d0>, <matplotlib.text.Text object at 0x53a7a50>,
<matplotlib.text.Text object at 0x53aa110>, <matplotlib.text.Text object at 0x53aa790>]
>>> plt.show()
结果是:
现在如果检查_xticklabels，它们不再是一堆“。
>>> [item.get_text() for item in axes.get_xticklabels()]
['0.0', 'change', '1.0', '1.5', '2.0']
它适用于从1.1.1rc1到当前版本2.0的版本。
也可以使用pylab和xticks来实现这一点
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0,1,2]
y = [90,40,65]
labels = ['high', 'low', 37337]
plt.plot(x,y, 'r')
plt.xticks(x, labels, rotation='vertical')
plt.show()
https://matplotlib.org/stable/gallery/ticks_and_spines/ticklabels_rotation.html
在这里，我们打算修改Matplotlib中的一些tick标签，但没有副作用，这可以干净地工作，并保留偏移的科学符号。本解决方案中没有遇到其他一些答案中讨论的问题。
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import rcParams
rcParams['axes.formatter.use_mathtext'] = True
class CustomScalarFormatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter):
def __init__(self, useOffset=None, useMathText=None, useLocale=None, replace_values=([],[])):
super().__init__(useOffset=None, useMathText=None, useLocale=None)
self.replace_values = replace_values
def __call__(self, x, pos=None):
"""
Return the format for tick value *x* at position *pos*.
"""
if len(self.locs) == 0:
return ''
elif x in self.replace_values[0]:
idx = self.replace_values[0].index(x)
return str(self.replace_values[1][idx])
else:
xp = (x - self.offset) / (10. ** self.orderOfMagnitude)
if abs(xp) < 1e-8:
xp = 0
return self._format_maybe_minus_and_locale(self.format, xp)
z = np.linspace(0, 5000, 100)
fig, ax = plt.subplots()
xmajorformatter = CustomScalarFormatter(replace_values=([2000,0],['$x_0$','']))
ymajorformatter = CustomScalarFormatter(replace_values=([1E7,0],['$y_0$','']))
ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorformatter)
ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorformatter)
ax.plot(z,z**2)
plt.show()
我们在这里所做的是创建matplotlib.ticker. scalarformatter类的派生类，matplotlib默认使用它来格式化标签。代码从matplotlib源复制，但只有__call__函数被复制和修改。后
elif x in self.replace_values[0]:
idx = self.replace_values[0].index(x)
return str(self.replace_values[1][idx])
是添加到__call__函数中执行替换工作的新行。派生类的优点是它继承了基类的所有特性，比如偏移量标记法、科学标记法，如果值很大的话就标记。结果是:
这个问题被问到已经有一段时间了。截至今天(matplotlib 2.2.2)，经过一些阅读和试验，我认为最佳/适当的方式如下:
Matplotlib有一个名为ticker的模块，它“包含支持完全可配置的标记定位和格式化的类”。为了从图中修改一个特定的tick，以下对我来说是有效的:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import numpy as np
def update_ticks(x, pos):
if x == 0:
return 'Mean'
elif pos == 6:
return 'pos is 6'
else:
return x
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(data, bins=25, edgecolor='black')
ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.FuncFormatter(update_ticks))
plt.show()
警告!X是tick的值，pos是它在坐标轴上的相对位置。注意，pos的值从1开始，而不是在索引时通常从0开始。
在我的例子中，我试图用百分比值格式化直方图的y轴。mticker有另一个名为PercentFormatter的类，它可以很容易地做到这一点，而不需要像以前那样定义一个单独的函数:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import numpy as np
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
fig, ax = plt.subplots()
weights = np.ones_like(data) / len(data)
ax.hist(data, bins=25, weights=weights, edgecolor='black')
ax.yaxis.set_major_formatter(mticker.PercentFormatter(xmax=1.0, decimals=1))
plt.show()
在本例中，xmax是对应于100%的数据值。百分比计算为x / xmax * 100，这就是为什么我们修正xmax=1.0。此外，decimals是指在该点后放置的小数位数。
