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。
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。
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
注意:除非ticklabels已经设置为字符串(通常在箱线图中是这样)，否则这将不适用于任何更新于1.1.0的matplotlib版本。如果你正在从当前的github master工作，这将不起作用。我还不确定是什么问题……这可能是一个无意的变化，也可能不是……
通常情况下，你会这样做:
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
# We need to draw the canvas, otherwise the labels won't be positioned and
# won't have values yet.
fig.canvas.draw()
labels = [item.get_text() for item in ax.get_xticklabels()]
labels[1] = 'Testing'
ax.set_xticklabels(labels)
plt.show()
要理解为什么需要跳过这么多步骤，您需要更多地了解matplotlib的结构。
Matplotlib故意避免对刻度等进行“静态”定位，除非明确地告诉它这样做。假设您希望与图形交互，因此图形的边界、刻度、刻度标签等将动态变化。
因此，不能只设置给定标记标签的文本。默认情况下，每次绘制图形时，它都会被轴的Locator和Formatter重新设置。
但是，如果Locators和Formatters被设置为静态(分别为FixedLocator和FixedFormatter)，则标记标签保持不变。
这就是set_*ticklabels或ax.*axis。set_ticklabels。
希望这能让您更清楚地了解为什么更改单个标记有点复杂。
通常，你真正想做的只是注释一个特定的位置。在这种情况下，请查看注释。
