Python matplotlib中的日期标记和旋转

我在matplotlib中尝试旋转日期刻度时遇到问题。下面是一个小样本程序。如果尝试在末尾旋转记号，则记号不会旋转。如果我尝试旋转记号，如注释“crasks”下所示，那么matplot库将崩溃

仅当x值为日期时才会发生这种情况。如果我在调用

avail\u plot

时将变量

dates

替换为变量

t

，则

xticks（rotation=70）

调用在

avail\u plot

内部工作正常

有什么想法吗

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

def avail_plot(ax, x, y, label, lcolor):
    ax.plot(x,y,'b')
    ax.set_ylabel(label, rotation='horizontal', color=lcolor)
    ax.get_yaxis().set_ticks([])

    #crashes
    #plt.xticks(rotation=70)

    ax2 = ax.twinx()
    ax2.plot(x, [1 for a in y], 'b')
    ax2.get_yaxis().set_ticks([])
    ax2.set_ylabel('testing')

f, axs = plt.subplots(2, sharex=True, sharey=True)
t = np.arange(0.01, 5, 1)
s1 = np.exp(t)
start = dt.datetime.now()
dates=[]
for val in t:
    next_val = start + dt.timedelta(0,val)
    dates.append(next_val)
    start = next_val

avail_plot(axs[0], dates, s1, 'testing', 'green')
avail_plot(axs[1], dates, s1, 'testing2', 'red')
plt.subplots_adjust(hspace=0, bottom=0.3)
plt.yticks([0.5,],("",""))
#doesn't crash, but does not rotate the xticks
#plt.xticks(rotation=70)
plt.show()

---

如果您喜欢非面向对象的方法，请将

plt.xticks（rotation=70）

移动到两个

avail\u plot

调用之前的右侧，例如

plt.xticks(rotation=70)
avail_plot(axs[0], dates, s1, 'testing', 'green')
avail_plot(axs[1], dates, s1, 'testing2', 'red')

这将在设置标签之前设置旋转特性。因为这里有两个轴，

plt.xticks

在绘制完两个图后会混淆。当

plt.xticks

不起任何作用时，

plt.gca（）

不会提供要修改的轴，因此作用于当前轴的

plt.xticks

将不起作用

对于不使用

plt.xticks

的面向对象方法，可以使用

plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )

---

在两次

avail\u plot

调用之后。这将专门设置正确轴上的旋转。

另一种将

水平对齐

和

旋转

应用于每个记号标签的方法是对要更改的记号标签执行

循环：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

now = dt.datetime.now()
hours = [now + dt.timedelta(minutes=x) for x in range(0,24*60,10)]
days = [now + dt.timedelta(days=x) for x in np.arange(0,30,1/4.)]
hours_value = np.random.random(len(hours))
days_value = np.random.random(len(days))

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.subplots_adjust(hspace=0.75)
axs[0].plot(hours,hours_value)
axs[1].plot(days,days_value)

for label in axs[0].get_xmajorticklabels() + axs[1].get_xmajorticklabels():
    label.set_rotation(30)
    label.set_horizontalalignment("right")


下面是一个示例，如果您想控制主刻度和次刻度的位置：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.subplots_adjust(hspace=0.75)
now = dt.datetime.now()
hours = [now + dt.timedelta(minutes=x) for x in range(0,24*60,10)]
days = [now + dt.timedelta(days=x) for x in np.arange(0,30,1/4.)]

axs[0].plot(hours,np.random.random(len(hours)))
x_major_lct = mpl.dates.AutoDateLocator(minticks=2,maxticks=10, interval_multiples=True)
x_minor_lct = matplotlib.dates.HourLocator(byhour = range(0,25,1))
x_fmt = matplotlib.dates.AutoDateFormatter(x_major_lct)
axs[0].xaxis.set_major_locator(x_major_lct)
axs[0].xaxis.set_minor_locator(x_minor_lct)
axs[0].xaxis.set_major_formatter(x_fmt)
axs[0].set_xlabel("minor ticks set to every hour, major ticks start with 00:00")

axs[1].plot(days,np.random.random(len(days)))
x_major_lct = mpl.dates.AutoDateLocator(minticks=2,maxticks=10, interval_multiples=True)
x_minor_lct = matplotlib.dates.DayLocator(bymonthday = range(0,32,1))
x_fmt = matplotlib.dates.AutoDateFormatter(x_major_lct)
axs[1].xaxis.set_major_locator(x_major_lct)
axs[1].xaxis.set_minor_locator(x_minor_lct)
axs[1].xaxis.set_major_formatter(x_fmt)
axs[1].set_xlabel("minor ticks set to every day, major ticks show first day of month")
for label in axs[0].get_xmajorticklabels() + axs[1].get_xmajorticklabels():
    label.set_rotation(30)
    label.set_horizontalalignment("right")

一个简单的解决方案是使用


此命令自动旋转xaxis标签并调整其位置。默认值为旋转角度30°和水平对齐“右”。但它们可以在函数调用中更改

fig.autofmt_xdate(bottom=0.2, rotation=30, ha='right')

附加的
bottom
参数相当于设置
plt.subplot\u adjust（bottom=bottom）
，它允许将底部轴填充设置为更大的值以承载旋转的标签

因此，基本上在这里，你有所有的设置，你需要有一个漂亮的日期轴在一个命令

可以在matplotlib页面上找到。
解决方案适用于matplotlib 2.1+

存在一种可以更改勾号属性的轴方法
tick_params
。它还作为轴方法存在，如
set\u tick\u params

ax.tick_params(axis='x', rotation=45)

或

作为旁注，当前解决方案通过使用命令
plt.xticks（rotation=70）
将有状态接口（使用pyplot）与面向对象接口混合使用。因为问题中的代码使用面向对象的方法，所以最好始终坚持这种方法。该解决方案确实提供了一个很好的显式解决方案，使用plt.setp（axs[1].xaxis.get_majorticklabels（），rotation=70）

只需使用

ax.set_xticklabels(label_list, rotation=45)

---

另一件方便的事情是：当您调用

plt.setp

时，您可以通过将多个参数指定为其他关键字参数来设置它们。

horizontalalignment

kwarg在旋转记号标签时特别有用：

plt.setp（axs[1].xaxis.get_majorticklabels（），rotation=70，horizontalalignment='right'）

我不喜欢这个解决方案，因为它混合了pyplot和面向对象的方法。你可以在任何地方调用ax.tick_参数（axis='x'，rotation=70）。@TEDPROU这里的“混合”是什么意思？

plt.setp

解决方案是完全面向对象的。如果您不喜欢其中包含一些

plt

，请使用matplotlib.artist import setp中的

；setp（ax.getxticklabels（），rotation=90）

。@ImportanceOfBeingErnest第一行代码使用

plt.xticks

，即pyplot。文档本身说不要混合样式

plt.setp

更详细，但也不是典型的面向对象风格。你的答案在这里绝对是最好的。基本上，任何带有函数的东西都不是面向对象的。不管您是否导入

setp

，问题的大部分代码都使用pyplot，比如

yticks

，除了

avail\u plot

之外，代码中根本没有定义ax。创建一个在x轴上有日期的绘图是一项非常常见的任务-遗憾的是没有更多完整的示例。我想知道这是否是一个伟大答案的重复！谢谢您能通过此函数控制“旋转模式”参数吗？@TheoryX否。如果您需要旋转模式，您需要使用

plt.setp

方法，或循环标记（基本相同）。是的，只有当x轴出现在图表底部时，这才是一个简单的解决方案。但是，当x轴位于图表顶部或存在两个x轴（

twinx

）时，会扭曲记号和记号标签之间的对齐。在这种情况下，特德·佩特罗的解决方案更好。@ubham是正确的。这主要是针对最常见情况的所有其他解决方案的快捷方式。这在matplotlib v1.5.1上对我有效（我在工作中被困在matplotlib的旧版本上，不要问为什么），我刚刚使用python3.6和matplotlib v2.2.2进行了测试，它也有效。是否可以更改所有绘图的默认旋转？我想我需要在我做的每一个图上改变这个。似乎是这里最OOP的方法。

ax.set_xticklabels(label_list, rotation=45)