Python 更改绘图的标签方向和图例位置

我正在用Python中的pandas从CSV读取数据，绘制条形图。我将CSV读入

数据框

，并使用matplotlib打印它们

以下是我的CSV的外观：

SegmentName    Sample1   Sample2   Sample3

Loop1          100       100       100

Loop2          100       100       100

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我绘制并将图例设置为外部

plt.figure()
ax = res.plot(kind='bar')
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

plt.savefig("results.jpg")

但是，x轴标签是垂直的，因此我无法阅读文本。我在外面的传说也被切断了

我是否可以将标签的方向更改为水平，然后调整整个图形，使图例可见

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设置标签时，请尝试使用“旋转”关键字。例如：

plt.xlabel('hi',rotation=90)

或者，如果需要旋转记号标签，请尝试：

plt.xticks(rotation=90)

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至于图例的位置等，可能值得一看

您应该使用

matplotlib

API并调用

ax.set_xticklabels（res.index，rotation=0）

如下：

index = Index(['loop1', 'loop2'], name='segment_name')
data = [[100] * 3, [100] * 3]
columns = ['sample1', 'sample2', 'sample3']
df = DataFrame(data, index=index, columns=columns)

fig, ax = subplots()
df.plot(ax=ax, kind='bar', legend=False)
ax.set_xticklabels(df.index, rotation=0)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
fig.savefig('results.png', bbox_inches='tight')

要获得结果图，请执行以下操作：

或者，您可以调用

fig.autofmt_xdate（）

以获得良好的倾斜效果，当然，您可以使用上面的

ax.set_xticklabels（）

：

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对于标签的旋转，您可以通过给

rot

参数指定度数，简单地告诉pandas为您旋转标签。 其他地方也回答了被切断的传说，如：

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当然，我们需要将numpy作为np导入pandas作为pd从pandas导入*将matplotlib.pyplot作为plt导入包含到您的图像的链接，以便我们可以更新您的问题以包含图像。这是屏幕截图。似乎您试图在x轴上旋转标签，而不是标签，因为标签完全是另一个对象。你应该更新你的问题来澄清。情节也有一个论点。例如，水平方向的df.plot（kind='bar'，rot=0）将旋转x轴上的标签，而不是轴标签，因此我认为这无法实现OP想要的。啊，我明白了。无论哪种方式，“rotation”关键字都是关键点-它可以传递到label函数中。更新答案。这是我的情节截图。从OP现在提供的图片来看，您的第一个解决方案似乎是正确的；他正在尝试旋转标签，而不是像他在问题中所写的那样旋转标签。我已经更新了我的答案，这应该可以帮助您找到答案并为您指出正确的方向。当我尝试使用ax=dataframe.plot（）和“ax.setxticklabels（df.month_date，rotation=90）”时，我得到错误“numpy.ndarray”对象没有属性“setxticklabels”。我只想我的x轴标签旋转，使文本读取日期，从上到下垂直！这绝对是最好的<代码>腐烂就是我要找的

index = Index(['loop1', 'loop2'], name='segment_name')
data = [[100] * 3, [100] * 3]
columns = ['sample1', 'sample2', 'sample3']
df = DataFrame(data, index=index, columns=columns)

fig, ax = subplots()
df.plot(ax=ax, kind='bar', legend=False)
ax.set_xticklabels(df.index, rotation=0)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
fig.savefig('results.png', bbox_inches='tight')

fig, ax = subplots()
df.plot(ax=ax, kind='bar', legend=False)
fig.autofmt_xdate()
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
fig.savefig('results-tilted.png', bbox_inches='tight')

df = pd.DataFrame.from_items([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])],
                              orient='index', columns=['one', 'two', 'three'])
ax = df.plot(kind='bar', rot=90)
lgd = ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
fig.savefig("results.jpg", bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')