Data tyknięcia i rotacja w matplotlib

Mam problem z obracaniem moich znaczników daty w matplotlib. Mały przykładowy program znajduje się poniżej. Jeśli spróbuję obrócić kleszcze na końcu, kleszcze nie obracają się. Jeśli spróbuję obrócić znaczniki, jak pokazano pod komentarzem „awarie”, wtedy matplot lib ulega awarii.

Dzieje się tak tylko wtedy, gdy wartości x są datami. Jeśli zastąpię zmienną dateszmienną tw wywołaniu avail_plot, xticks(rotation=70)połączenie działa dobrze w środku avail_plot.

Jakieś pomysły?

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

def avail_plot(ax, x, y, label, lcolor):
    ax.plot(x,y,'b')
    ax.set_ylabel(label, rotation='horizontal', color=lcolor)
    ax.get_yaxis().set_ticks([])

    #crashes
    #plt.xticks(rotation=70)

    ax2 = ax.twinx()
    ax2.plot(x, [1 for a in y], 'b')
    ax2.get_yaxis().set_ticks([])
    ax2.set_ylabel('testing')

f, axs = plt.subplots(2, sharex=True, sharey=True)
t = np.arange(0.01, 5, 1)
s1 = np.exp(t)
start = dt.datetime.now()
dates=[]
for val in t:
    next_val = start + dt.timedelta(0,val)
    dates.append(next_val)
    start = next_val

avail_plot(axs[0], dates, s1, 'testing', 'green')
avail_plot(axs[1], dates, s1, 'testing2', 'red')
plt.subplots_adjust(hspace=0, bottom=0.3)
plt.yticks([0.5,],("",""))
#doesn't crash, but does not rotate the xticks
#plt.xticks(rotation=70)
plt.show()

Jeśli wolisz podejście nie zorientowane obiektowo, przejdź plt.xticks(rotation=70)na prawo przed dwoma avail_plotwywołaniami, np

plt.xticks(rotation=70)
avail_plot(axs[0], dates, s1, 'testing', 'green')
avail_plot(axs[1], dates, s1, 'testing2', 'red')

Powoduje to ustawienie właściwości obrotu przed skonfigurowaniem etykiet. Ponieważ masz tutaj dwie osie, plt.xtickspo wykonaniu dwóch wykresów jest zdezorientowany. W momencie, gdy plt.xticksnic nie robi, plt.gca()nie nie daje osie, które chcesz zmodyfikować, i tak plt.xticks, która działa na obecnych osi, nie ma pracy.

Aby nie używać podejścia zorientowanego obiektowo plt.xticks, możesz użyć

plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )

po dwóch avail_plottelefonach. W szczególności ustawia to obrót na prawidłowych osiach.

Rozwiązanie działa dla matplotlib 2.1+

Istnieje metoda osi, tick_paramsktóra może zmieniać właściwości znaczników. Istnieje również jako metoda osi, jakset_tick_params

ax.tick_params(axis='x', rotation=45)

Lub

ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45)

Na marginesie, obecne rozwiązanie łączy stanowy interfejs (przy użyciu pyplot) z interfejsem zorientowanym obiektowo za pomocą polecenia plt.xticks(rotation=70). Ponieważ kod w pytaniu wykorzystuje podejście obiektowe, najlepiej jest trzymać się tego podejścia przez cały czas. Rozwiązanie daje dobre jawne rozwiązanie zplt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )

Prostym rozwiązaniem, które pozwala uniknąć zapętlenia się znaczników, jest po prostu użycie

fig.autofmt_xdate()

To polecenie automatycznie obraca etykiety osi x i dostosowuje ich położenie. Wartości domyślne to kąt obrotu 30 ° i wyrównanie poziome „w prawo”. Ale można je zmienić w wywołaniu funkcji

fig.autofmt_xdate(bottom=0.2, rotation=30, ha='right')

Dodatkowy bottomargument jest równoważny ustawieniu plt.subplots_adjust(bottom=bottom), które pozwala ustawić dopełnienie dolnych osi na większą wartość, aby hostować obrócone etykiety znaczników.

Więc w zasadzie tutaj masz wszystkie ustawienia, których potrzebujesz, aby mieć ładną oś daty w jednym poleceniu.

Dobry przykład można znaleźć na stronie matplotlib.

Innym sposobem zastosowania horizontalalignmenti rotationdo każdej etykiety ticka jest wykonanie forpętli nad etykietami tików, które chcesz zmienić:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

now = dt.datetime.now()
hours = [now + dt.timedelta(minutes=x) for x in range(0,24*60,10)]
days = [now + dt.timedelta(days=x) for x in np.arange(0,30,1/4.)]
hours_value = np.random.random(len(hours))
days_value = np.random.random(len(days))

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.subplots_adjust(hspace=0.75)
axs[0].plot(hours,hours_value)
axs[1].plot(days,days_value)

for label in axs[0].get_xmajorticklabels() + axs[1].get_xmajorticklabels():
    label.set_rotation(30)
    label.set_horizontalalignment("right")

A oto przykład, jeśli chcesz kontrolować lokalizację głównych i mniejszych tików:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.subplots_adjust(hspace=0.75)
now = dt.datetime.now()
hours = [now + dt.timedelta(minutes=x) for x in range(0,24*60,10)]
days = [now + dt.timedelta(days=x) for x in np.arange(0,30,1/4.)]

axs[0].plot(hours,np.random.random(len(hours)))
x_major_lct = mpl.dates.AutoDateLocator(minticks=2,maxticks=10, interval_multiples=True)
x_minor_lct = matplotlib.dates.HourLocator(byhour = range(0,25,1))
x_fmt = matplotlib.dates.AutoDateFormatter(x_major_lct)
axs[0].xaxis.set_major_locator(x_major_lct)
axs[0].xaxis.set_minor_locator(x_minor_lct)
axs[0].xaxis.set_major_formatter(x_fmt)
axs[0].set_xlabel("minor ticks set to every hour, major ticks start with 00:00")

axs[1].plot(days,np.random.random(len(days)))
x_major_lct = mpl.dates.AutoDateLocator(minticks=2,maxticks=10, interval_multiples=True)
x_minor_lct = matplotlib.dates.DayLocator(bymonthday = range(0,32,1))
x_fmt = matplotlib.dates.AutoDateFormatter(x_major_lct)
axs[1].xaxis.set_major_locator(x_major_lct)
axs[1].xaxis.set_minor_locator(x_minor_lct)
axs[1].xaxis.set_major_formatter(x_fmt)
axs[1].set_xlabel("minor ticks set to every day, major ticks show first day of month")
for label in axs[0].get_xmajorticklabels() + axs[1].get_xmajorticklabels():
    label.set_rotation(30)
    label.set_horizontalalignment("right")

Po prostu użyj

ax.set_xticklabels(label_list, rotation=45)