Ändern Sie den Text der Häkchenbezeichnung

Ich möchte einige Änderungen an einigen ausgewählten Häkchen in einem Plot vornehmen.

Zum Beispiel, wenn ich:

label = axes.yaxis.get_major_ticks()[2].label
label.set_fontsize(size)
label.set_rotation('vertical')

Die Schriftgröße und die Ausrichtung des Häkchens werden geändert.

Wenn Sie jedoch Folgendes versuchen:

label.set_text('Foo')

Das Häkchen wird nicht geändert. Auch wenn ich das tue:

print label.get_text()

nichts wird gedruckt.

Hier ist noch etwas Seltsames. Als ich das versuchte:

 from pylab import *
 axes = figure().add_subplot(111)
 t = arange(0.0, 2.0, 0.01)
 s = sin(2*pi*t)
 axes.plot(t, s)
 for ticklabel in axes.get_xticklabels():
     print ticklabel.get_text()

Es werden nur leere Zeichenfolgen gedruckt, aber das Diagramm enthält Häkchen mit den Bezeichnungen "0.0", "0.5", "1.0", "1.5" und "2.0".

Vorsichtsmaßnahme: Sofern die Ticklabels nicht bereits auf eine Zeichenfolge festgelegt sind (wie dies normalerweise bei einem Boxplot der Fall ist), funktioniert dies mit keiner neueren Version von matplotlib als 1.1.0. Wenn Sie vom aktuellen Github-Master aus arbeiten, funktioniert dies nicht. Ich bin mir noch nicht sicher, wo das Problem liegt ... Es kann eine unbeabsichtigte Änderung sein, oder es kann nicht sein ...

Normalerweise würden Sie etwas in diese Richtung tun:

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()

Um den Grund zu verstehen, warum Sie durch so viele Reifen springen müssen, müssen Sie etwas mehr darüber verstehen, wie matplotlib aufgebaut ist.

Matplotlib vermeidet absichtlich das "statische" Positionieren von Zecken usw., es sei denn, es wird ausdrücklich dazu aufgefordert. Die Annahme ist, dass Sie mit dem Plot interagieren möchten, sodass sich die Grenzen des Plots, der Ticks, der Ticklabels usw. dynamisch ändern.

Daher können Sie nicht einfach den Text eines bestimmten Häkchens festlegen. Standardmäßig wird es bei jedem Zeichnen des Diagramms durch den Locator und den Formatierer der Achse zurückgesetzt.

Wenn jedoch die Locators und Formatter gesetzt sind statisch zu sein ( FixedLocatorund FixedFormattersind), dann bleiben die Etiketten tick gleich.

Das ist was set_*ticklabelsoder ax.*axis.set_ticklabelstut.

Hoffentlich wird dadurch etwas klarer, warum das Ändern eines einzelnen Tick-Labels etwas kompliziert ist.

Oft möchten Sie nur eine bestimmte Position mit Anmerkungen versehen. In diesem Fall schauen Sie annotatestattdessen in.

Dies kann man auch mit Pylab und xticks machen

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()

http://matplotlib.org/examples/ticks_and_spines/ticklabels_demo_rotation.html

matplotlibWenn Sie in neueren Versionen von die Tick-Beschriftungen nicht mit einer Reihe von strWerten festlegen, sind sie ''standardmäßig (und wenn das Diagramm gezeichnet wird, sind die Beschriftungen einfach die Tick-Werte). Um dies zu erreichen, wäre Folgendes erforderlich, um die gewünschte Ausgabe zu erzielen:

>>> 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()

und das Ergebnis:

und jetzt, wenn Sie das überprüfen _xticklabels, sind sie nicht mehr ein Haufen von ''.

>>> [item.get_text() for item in axes.get_xticklabels()]
['0.0', 'change', '1.0', '1.5', '2.0']

Es funktioniert in den Versionen von 1.1.1rc1bis zur aktuellen Version 2.0.

Es ist schon eine Weile her, seit diese Frage gestellt wurde. Ab heute ( matplotlib 2.2.2) und nach einigen Lektüren und Versuchen denke ich, dass der beste / richtige Weg der folgende ist:

Matplotlib hat einen Modul mit dem Namen , tickerdass „enthält Klassen zur Unterstützung vollständig konfigurierbar tick Ortung und Formatierung“ . Um einen bestimmten Tick aus dem Plot zu ändern, funktioniert Folgendes für mich:

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()

Vorbehalt! xist der Wert des Häkchens und posseine relative Position in der Reihenfolge in der Achse. Beachten Sie, dass posWerte beginnend mit 1und nicht 0wie üblich bei der Indizierung verwendet werden.

In meinem Fall habe ich versucht, das y-axiseines Histogramms mit Prozentwerten zu formatieren . mtickerhat eine andere Klasse namens PercentFormatter, die dies einfach tun kann, ohne wie zuvor eine separate Funktion definieren zu müssen:

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()

In diesem Fall xmaxist der Datenwert 100%. Prozentsätze werden berechnet als x / xmax * 100, deshalb korrigieren wir xmax=1.0. Außerdem decimalswird die Anzahl der Dezimalstellen nach dem Punkt angegeben.

Die Achsenklasse hat eine Achsenklasse Funktion set_yticklabels , mit der Sie die Tick-Beschriftungen wie folgt festlegen können:

#ax is the axes instance
group_labels = ['control', 'cold treatment',
             'hot treatment', 'another treatment',
             'the last one']

ax.set_xticklabels(group_labels)

Ich arbeite immer noch daran, warum Ihr Beispiel oben nicht funktioniert hat.

Das funktioniert:

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)

Dies funktioniert auch in Matplotlib 3:

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

plt.xticks(x1, squad, rotation=45)

Wenn Sie nicht mit figund arbeiten axund alle Beschriftungen ändern möchten (z. B. zur Normalisierung), können Sie dies tun:

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

Versuche dies :

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

du kannst tun:

for k in ax.get_xmajorticklabels():
    if some-condition:
        k.set_color(any_colour_you_like)

draw()