我在下面的第三个示例图中遇到了这种不同的行为。为什么我能够正确编辑 x 轴的刻度pandas
line()
and area()
情节,但不与bar()
?修复(一般)第三个示例的最佳方法是什么?
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(73,145,1)
y = np.cos(x)
df = pd.Series(y,x)
ax1 = df.plot.line()
ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
ax1.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(2.5))
plt.show()
ax2 = df.plot.area(stacked=False)
ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
ax2.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(2.5))
plt.show()
ax3 = df.plot.bar()
ax3.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
ax3.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(2.5))
plt.show()
Problem:
条形图旨在与分类数据一起使用。因此,这些条实际上并不位于x
但在职位上0,1,2,...N-1
。然后将条形标签调整为以下值x
.
如果您仅在每十个柱上打勾,则第二个标签将放置在第十个柱上,依此类推。结果是
您可以看到,通过在轴上使用普通的 ScalarFormatter,条形实际上定位在从 0 开始的整数值处:
ax3 = df.plot.bar()
ax3.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
ax3.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(2.5))
ax3.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter())
现在您当然可以像这样定义自己的固定格式化程序
n = 10
ax3 = df.plot.bar()
ax3.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(n))
ax3.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(n/4.))
seq = ax3.xaxis.get_major_formatter().seq
ax3.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter([""]+seq[::n]))
它的缺点是它以某个任意值开始。
解决方案:
我猜最好的通用解决方案是根本不使用 pandas 绘图函数(无论如何它只是一个包装器),但是 matplotlibbar
直接函数:
fig, ax3 = plt.subplots()
ax3.bar(df.index, df.values, width=0.72)
ax3.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
ax3.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(2.5))
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