旋转 Seaborn 图的轴刻度标签

Python 3月前 72

Seaborn 为最终图形提供了许多自定义设置。一个如此小但必不可少的定制是我们可以控制两个轴上的刻度标签。

例如，注意下图的问题。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame({"Date": ['01012019','01022019','01032019','01042019',
                             '01052019','01062019','01072019','01082019'],
                   "Price": [77,76,68,70,78,79,74,75]})
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format = "%d%m%Y")
plt.figure(figsize = (15,8))
ax = sns.barplot(x = 'Date', y = 'Price',data = df)

seaborn 旋转标签 1

在上面的代码中，我们为产品价格的时间序列数据绘制了一个图表。如你所见，整个日期绘制在 x 轴上。因此，所有内容都重叠并且难以阅读。

对于这种情况，我们可以在轴上旋转刻度标签。

在本教程中，我们将学习如何在 seaborn 图上旋转此类刻度标签。

使用 `set_xticklabels()` 函数在 Seaborn 轴上旋转标签

set_xticklabels() 函数设置 x 轴上刻度标签的值。我们可以用它来旋转标签。但是，此函数需要一些标签值才能使用 get_xticklabels() 函数返回默认标签并使用 rotation 参数旋转它们。

下面的代码演示了它的用法。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame({"Date": ['01012019','01022019','01032019','01042019',
                             '01052019','01062019','01072019','01082019'],
                   "Price": [77,76,68,70,78,79,74,75]})
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format = "%d%m%Y")
plt.figure(figsize = (15,8))
ax = sns.barplot(x = 'Date', y = 'Price',data = df)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(),rotation = 30)

seaborn 旋转标签 2

使用 `xticks()` 函数在 Seaborn 轴上旋转标签

matplotlib.pyplot.xticks() 函数中的 rotation 参数也可以实现这一点。我们不需要传递任何标签，可以直接使用这个函数中的参数。

例如，

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame({"Date": ['01012019','01022019','01032019','01042019',
                             '01052019','01062019','01072019','01082019'],
                   "Price": [77,76,68,70,78,79,74,75]})
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format = "%d%m%Y")
plt.figure(figsize = (15,8))
ax = sns.barplot(x = 'Date', y = 'Price',data = df)
plt.xticks(rotation=45)

seaborn 旋转标签 3

使用 `setp()` 函数在 Seaborn 轴上旋转标签

由于大多数 seaborn 图返回一个 matplotlib 轴对象，我们可以使用该库中的 setp() 函数。我们将使用 xtick() 函数获取刻度标签值，并使用 setp() 函数的 rotation 参数旋转它们。

请参考以下代码。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame({"Date": ['01012019','01022019','01032019','01042019',
                             '01052019','01062019','01072019','01082019'],
                   "Price": [77,76,68,70,78,79,74,75]})
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format = "%d%m%Y")
plt.figure(figsize = (15,8))
ax = sns.barplot(x = 'Date', y = 'Price',data = df)
locs, labels = plt.xticks()
plt.setp(labels, rotation=45)