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。


当前回答

如果你不使用fig和ax,你想修改所有的标签(例如标准化),你可以这样做:

labels, locations = plt.yticks()
plt.yticks(labels, labels/max(labels))

其他回答

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。

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。

如果你不使用fig和ax,你想修改所有的标签(例如标准化),你可以这样做:

labels, locations = plt.yticks()
plt.yticks(labels, labels/max(labels))

如此:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots(1,1)

x1 = [0,1,2,3]
squad = ['Fultz','Embiid','Dario','Simmons']

ax1.set_xticks(x1)
ax1.set_xticklabels(squad, minor=False, rotation=45)

试试这个:

  fig,axis = plt.subplots(nrows=1,ncols=1,figsize=(13,6),sharex=True)
  axis.set_xticklabels(['0', 'testing', '10000', '20000', '30000'],fontsize=22)