旋转 Seaborn 图的轴刻度标签
Manav Narula
2023年1月30日
Seaborn
Seaborn Axis
Seaborn Label
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。
Python
pythonCopyimport 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)
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。
Python
pythonCopyimport 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)
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，
Python
pythonCopyimport 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)
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。
Python
pythonCopyimport 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)
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作者： Manav Narula
Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.
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