快捷導(dǎo)航

python繪圖如何自定義x軸

更新時(shí)間：2023年09月13日 08:59:59 作者：趙孝正

這篇文章主要介紹了python繪圖如何自定義x軸問(wèn)題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

python繪圖自定義x軸

t_range = pd.date_range('2020-01-01', '2021-1-1', freq='10min', closed='left')
t_range_test = t_range.map(lambda x: x.strftime('%m-%d %H:%M:%S'))

輸出查看效果：

t_range_test
Out[42]: 
Index(['01-01 00:00:00', '01-01 00:10:00', '01-01 00:20:00', '01-01 00:30:00',
       '01-01 00:40:00', '01-01 00:50:00', '01-01 01:00:00', '01-01 01:10:00',
       '01-01 01:20:00', '01-01 01:30:00',
       ...
       '12-31 22:20:00', '12-31 22:30:00', '12-31 22:40:00', '12-31 22:50:00',
       '12-31 23:00:00', '12-31 23:10:00', '12-31 23:20:00', '12-31 23:30:00',
       '12-31 23:40:00', '12-31 23:50:00'],
      dtype='object', length=52704)

匹配失?。?/p>

最上面的接近14的值，其本來(lái)是連續(xù)日期，但是由于其它的項(xiàng)目也出現(xiàn)了這個(gè)日期，且日期早于它，就會(huì)出現(xiàn)這樣分段出現(xiàn)的情況。

在這里插入圖片描述

標(biāo)簽繪制，查看為什么出現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)被分段展示的情況。

fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.scatter(data_ws_draw['test'], data_ws_draw['percentage'])
plt.xticks(range(0, len(data_ws_draw['test']), 4320), rotation=45)
for i, txt in enumerate(data_ws_draw['test']):
    if i%400==0:  # 標(biāo)簽也可以通過(guò) rotation 進(jìn)行旋轉(zhuǎn)
	    plt.annotate(txt, (data_ws_draw['test'][i],data_ws_draw['percentage'][i]), rotation=90)

案例1

在這里插入圖片描述

plt.xticks(range(160000,320000,20000), labels=[‘160K', ‘180K', ‘200K', ‘220K', ‘240K', ‘260K', ‘280K', ‘300K'])

在這里插入圖片描述

案例2

在這里插入圖片描述

如何讓x軸每隔比如 20 個(gè)點(diǎn)顯示一次？重點(diǎn)關(guān)注代碼倒數(shù)第 6 行。

import json
from matplotlib import pyplot as plt
filename='btc_close_2017.json'
with open(filename) as f:
    btc_data=json.load(f)
#創(chuàng)建5個(gè)列表，存儲(chǔ)日期和收盤價(jià)
dates=[]
months=[]
weeks=[]
weekdays=[]
close=[]
#打印每一天的信息
for btc_dict in btc_data:
    dates.append(btc_dict['date'])
    months.append(int(btc_dict['month']))
    weeks.append(int(btc_dict['week']))
    weekdays.append(btc_dict['weekday'])
    close.append(int(float(btc_dict['close'])))
#創(chuàng)建圖表
fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))    
plt.plot(dates,close,c='blue')
#設(shè)置圖標(biāo)格式
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默認(rèn)字體
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  #解決保存圖像時(shí)符號(hào)-顯示為方塊的2問(wèn)題
plt.title("收盤價(jià) （RMB）",fontsize=20)
#plt.xlabel=('')
plt.xticks(range(0,365,20)) #共365個(gè)值，每20個(gè)點(diǎn)顯示一次
fig.autofmt_xdate()
#plt.ylabel('', fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16)
plt.show()

在這里插入圖片描述

案例3

# xax = p1.getAxis('left') # 改成坐標(biāo)軸y
xax = p1.getAxis('bottom') # 坐標(biāo)軸x
ticks = [list(zip(range(10), ('16:23', '16:28', '16:33', '16:40', '16:45','16:23', '16:28', '16:33', '16:40', '16:45')))] # 聲明五個(gè)坐標(biāo)，分別是
xax.setTicks(ticks)

在這里插入圖片描述

案例4

繪圖必須有數(shù)據(jù)的，x，y 都必須有數(shù)據(jù)，要不然就不能生成圖形了。

這里是把 x 軸的標(biāo)簽改成所需求的字符串標(biāo)簽。

從 entry 讀回來(lái)的都是 string，你可以把讀回來(lái)的成果用 int()/ 或者 ong() 轉(zhuǎn)換成數(shù)字，假如鍵入的不是數(shù)字，TypeError 會(huì)被引起。

x=1:5;
y=3*rand(1,5);
plot(x,y)
set(gca,'xtick',[1 2 3 4 5])
set(gca,'xticklabel',{'a','b','c','d','e'})

scatter 散點(diǎn)圖顯示標(biāo)簽

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [2.3,4.5,3,7,6.5,4,5.3]
y = [5,4,7,5,5.3,5.5,6.2]
n = np.arange(7)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c='r')
for i, txt in enumerate(n):
	ax.annotate(txt, (x[i],y[i]))

在聚類時(shí)我們需要看到數(shù)據(jù)的分布情況，更直觀的觀察數(shù)據(jù)，可以使用這個(gè)。

在遇到中文亂碼時(shí)，可以使用如下代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用來(lái)正常顯示負(fù)號(hào)