刻度设置问题

1.前言

我们进行数据可视化的时候通常会遇到一个接受的问题，我们想让X轴或者Y轴表示更多直观的信息，但是很显然matplotlib库默认的刻度无法满足我们的要求。默认刻度如下图所示：

这个图标虽然也能表达出每季度收入的情况，但是图示并不直观。最大的问题就是横纵坐标的刻度问题，跟想要反应的数据毫无关联。

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2.解决方案

2.1解决方案1

我们首先使用set_xticks方法清理掉没有意义的刻度，该方法参数如下：

参数说明：

set_xticks(self, ticks, minor=False)
参数1：ticks：指定刻度出现的位置
参数2：minor：指定是否是次要刻度
返回值1：包含XTick实例的列表

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参数详解：

1. 虽然官方文档中说明ticks参数必须是列表，但是根据博主的实验可知任意一个可迭代序列都可以传递给该参数。
2. minor参数十分的重要，它用来指定次要刻度，所谓次要刻度就是那些没有刻度标签的刻度，他们在图上只有一个短棍，不会拥有标签，所以set_xticklabels方法默认情况下无法为他们添加标签。
3. 切记set_xticklabels方法默认情况下能够设置标签的数量是非次要刻度的数量，而不是次要刻度和非次要刻度之和。

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删除无意义刻度示例程序如下：

#导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置支持中文

#初始化数据和图框
height = np.random.randint(10, 40, 4)
figure, ax = plt.subplots()
X = [0, 2, 4, 6]
width = 0.6

rectangle = ax.bar(X, height, width=width, color='#000000')
texts_list = plt.bar_label(rectangle, fmt='%d万元')

#设置字体等属性
for text in texts_list:
    text.set_fontsize(15)
    text.set_color('#FF0000')

ax.set_xticks(X)    #删除无意义刻度

ax.set_title('2020年收入', fontsize=25)
ax.set_xlabel('季度', fontsize=15)
ax.set_ylabel('收入(万元)', fontsize=15)
plt.show()

画图结果如下：

现在我们已经删除了无意义的刻度，对于现有刻度我们还希望他表示出季度的意思，这时候我们需要使用set_xticklabels方法，该方法用于设置刻度标签，其参数如下：

参数说明：

set_xticklabels(self, labels, fontdict=None, minor=False, **kwargs)
参数1：labels：指定刻度名称
参数2：fontdict：字典型，指定字体属性
参数3：minor：指定是否是次要刻度标签
返回值1：包含Text实例的列表

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参数详解：

1. 默认情况下minor=False，所以只能设置非次要刻度的标签，我们可以传递minor=True，从而设定次要刻度标签。
2. fontdict参数传递一个字典，用于全局设定，但是博主一般的做法是从该方法返回的Text实例进行属性设置，从而做到精确设置属性。
3. 仅在使用set_ticks方法固定刻度位置之后，才应使用此方法。否则，标签可能会出现意外的位置。

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添加刻度标签示例程序如下：

#导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置支持中文

#初始化数据和图框
height = np.random.randint(10, 40, 4)
figure, ax = plt.subplots()
X = [0, 2, 4, 6]    #初始化X坐标
width = 0.6 #初始化柱体宽度
xtick_label = ['季度1', '季度2', '季度3', '季度4']  #初始化x轴刻度标签
xtickcolors_list = ['red', 'blue', 'green', 'purple']   #初始化x轴刻度标签颜色

rectangle = ax.bar(X, height, width=width, color='#000000') #画图
texts_list = plt.bar_label(rectangle, fmt='%d万元')   #设置柱状图标注

ax.set_xticks(X)    #删除无意义刻度
ticklabels_list = ax.set_xticklabels(xtick_label, fontdict=dict(fontsize=15), rotation=30) #添加刻度标签

#设置刻度标签颜色
for ticklabel, color in zip(ticklabels_list, xtickcolors_list):
    ticklabel.set_color(color)

#设置柱状图标注字体大小等属性
for text, color in zip(texts_list, xtickcolors_list):
    text.set_fontsize(15)
    text.set_color(color)

ax.set_title('2020年收入', fontsize=35)    #设置标题
ax.set_ylabel('收入(万元)', fontsize=20)    #设置y轴标签
plt.show()

画图结果如下：

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同样的我们也可以设置y轴让可视化效果更好，采用的方法是一致的。示例程序如下：

#导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置支持中文

figure, ax = plt.subplots()

#初始化数据
height = np.random.randint(10, 40, 4)   #初始化柱体高度数据
data_mean = height.mean()
X = [0, 2, 4, 6]    #初始化X坐标
width = 0.6 #初始化柱体宽度
yticks_list = np.arange(0, 45, 5)   #初始化y刻度
yticks_label = [str(i) + '万元' for i in yticks_list]  #初始化x轴刻度标签
xticks_label = ['季度1', '季度2', '季度3', '季度4']  #初始化x轴刻度标签
xtickcolors_list = ['red', 'blue', 'green', 'purple']   #初始化x轴刻度标签颜色

rectangle = ax.bar(X, height, width=width, color='#000000', label='2020年收入') #画图
ax.axhline(data_mean, label='2020年平均营收', linewidth=3)    #画平均线
texts_list = plt.bar_label(rectangle, fmt='%d万元')   #设置柱状图标注

ax.set_xticks(X)    #删除无意义刻度，设置x主要刻度
xticklabels_list = ax.set_xticklabels(xticks_label, fontdict=dict(fontsize=15), rotation=30) #添加刻度标签

ax.set_yticks(yticks_list)  #设置y刻度
ax.set_yticks([data_mean], minor=True)    #设置y次要刻度
major_yticklabels_list = ax.set_yticklabels(yticks_label, fontdict=dict(fontsize=15))   #设置y主要刻度标签
minor_yticklabels_list = ax.set_yticklabels([str(data_mean) + '万元'], fontdict=dict(fontsize=15, color='#ff0000'), minor=True)   #设置y次要刻度标签


#设置刻度标签颜色
for ticklabel, color in zip(xticklabels_list, xtickcolors_list):
    ticklabel.set_color(color)

#设置柱状图标注字体大小等属性
for text, color in zip(texts_list, xtickcolors_list):
    text.set_fontsize(15)
    text.set_color(color)

figure.suptitle('2020年收入', fontsize=25) #设置标题
figure.supylabel('收入(万元)', fontsize=20)    #设置y轴标签

ax.set_xlim([-1, 7])    #限制视图范围
ax.legend(title='2020年收入')  #设置图例
plt.show()

画图结果如下：

程序中用到了很多别的技巧和解决方案，详情请见参考链接。

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3.参考

1. 柱体标注问题解决方案
2. linestyle参数详解
3. capstyle参数详解
4. joinstyle参数详解
5. 子图间距问题解决方案
6. 子图设置大标题解决方案

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