plt seaborn matplotlib x轴坐标倾斜 以及 将说明图表放置在图表外

最新推荐文章于 2025-05-19 21:14:53 发布
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分类专栏： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Al_shawn/article/details/109625648
本文介绍如何使用matplotlib进行图表的x轴标签旋转，并详细解释了如何调整图例的位置及样式，以提升图表的可读性和美观度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

plt.xticks(rotation=60)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.)
seaborn使用jointplot函数为散点图添加边缘图、添加回归线、为边缘直方图添加密度曲线、使用ratio函数突出显示边缘图形（focus on Marginal Plot )
data+scenario+science+insight
12-23 568
seaborn使用jointplot函数为散点图添加边缘图、添加回归线、为边缘直方图添加密度曲线、使用ratio函数突出显示边缘图形（Make Marginal Plot with focus on Histogram in Seaborn jointplot）
Python Matplotlib自定义坐标轴：高级可视化技巧
Python编程之道的博客
04-14 848
在数据可视化领域，Matplotlib是Python生态中最常用的绘图库之一。然而，默认的坐标轴设置往往无法满足复杂场景的需求——无论是科学论文中的高精度刻度要求，还是商业报表中的美观排版需求，都需要对坐标轴进行深度定制。本文将系统讲解坐标轴自定义的核心机制，包括刻度定位器（Locator）、标签格式化器（Formatter）、轴线样式、网格系统等关键组件，帮助读者突破基础绘图限制，实现专业级可视化效果。
plt设置坐标轴标签倾斜
mariodf的博客
11-13 1万+
使用 plt.xticks(rotation=30) 可以设置标签倾斜，其中数字为倾斜角度。 结果如下：
python画图x轴文字斜着
热门推荐
Caiqiudan的博客
08-08 2万+
plt.xticks(rotation=70) # 倾斜70度
seaborn 小技巧
就很秃然
03-21 610
柱状图： fig = sns.barplot(x=Barname,y=Barval) 显示y轴值： for p in fig.patches: height = p.get_height() print(p.get_height()) fig.text(x = p.get_x()+(p.get_width()/2), y = height+0.01,s = '{:.4f}'.format(height),ha = 'center') 显示标题： fig.se
分享一个在python中画图, 并在图中增加网格线和将x轴标签倾斜的小程序
赵宗义的专栏
04-09 3918
如题目所述, 分享一个在图中增加网格线, 并且将x轴标签倾斜的python小程序. 小程序的源码如下: from 翻译包 import * import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt font = {'size':26} matplotlib.rc('font', **font) markersize = 18 横坐标 = 范围(1,...
Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围
09-19
通过`plt.plot()`函数绘制折线图，设置线条颜色为绿色，再添加图表标题、x轴和y轴的标签，以及调整刻度标签的字号。最后，调用`plt.show()`显示图表。 ```python import matplotlib.pyplot as plt x_values = list...
Python Matplotlib绘制双Y轴图表的技巧
最新发布
Python编程之道的博客
05-19 1080
双Y轴图表的基本概念和适用场景Matplotlib中实现双Y轴的API和工作原理图表样式定制和交互功能增强实际应用中的最佳实践和常见问题解决方案文章从基础概念开始，逐步深入到实现细节，最后提供实际案例和高级技巧。读者可以按顺序阅读，也可以直接跳转到感兴趣的部分。双Y轴图表(Dual Y-Axis Plot)：一种在同一图表中使用两个独立的Y轴显示不同量纲或范围数据的可视化方法次坐标轴(Twin Axes)：在Matplotlib中，指与主坐标轴共享X轴但具有独立Y轴的第二个坐标轴。
python画图，使用matplotlib和seaborn来设置图形的字体大小，坐标轴的线宽，风格,取值范围
编程小栈
06-05 2万+
1. matplotlib 样式的设计 1.1 设置坐标轴的线框 如果我们要设置坐标轴的线宽，我们可以向下面这样做： import matplotlib.pyplot as plt ###设置坐标轴的粗细 ax=plt.gca();#获得坐标轴的句柄 ax.spines['bottom'].set_linewidth(2);###设置底部坐标轴的粗细 ax.spines['left'].set_linewidth(2);####设置左边坐标轴的粗细 ax.spines['right'].set_line
数据可视化在Python数据分析中的应用：Matplotlib与Seaborn详解
2301_78162697的博客
12-06 2593
数据可视化在Python数据分析中扮演着重要的角色。通过将数据以图形或图表的形式呈现，可以帮助我们更好地理解、解释和洞察数据的特征和规律。在Python中，最常用的数据可视化库包括Matplotlib和Seaborn。Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它提供了丰富的绘图功能和定制选项，可以满足各种数据可视化需求。总的来说，Matplotlib和Seaborn都是非常强大的数据可视化库，它们各自具有独特的功能和优点。
Python seaborn.barplot精简横坐标刻度
qq_41605934的博客
04-07 5436
Poul_henry同学在博客https://blog.youkuaiyun.com/Poul_henry/article/details/82590392已经说得很详细了，但是没有提到如何精简横坐标刻度的问题，这里是一个补充。 直接放代码 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import ticker import seaborn as sns #生成10行0-1之间的随机小数 data = np.random.random((10,1))
Seaborn库的使用---画热力图
折腾
08-09 1531
热力图，也称为交叉填充表。最典型的使用场景和方法就是列联表的可视化，展现两个离散变量之间的组合关系。当然，在现实问题中，我们也看到更多的反应数据的高热度区域和低热度区域的展示。Seaborn中的heatmap能够帮助我们完成热力图的绘制。 heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, annot=None, fmt=‘.2g’, annot_kws=None, linewidths=0, linecolor=‘white’,
python xticks旋转后发生错位_python在xaxis上旋转值不重叠
weixin_39788382的博客
12-24 482
I'm having some problems with the xticks of the graph here:Can anyone help?I tried what they did here: Date ticks and rotation in matplotlib but to no avail.import numpy as npfrom mpl_toolkits.axes_gr...
python绘图常见问题及解决方法总结
weixin_46713695的博客
11-20 697
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【python】绘制箱体图/蜡烛图/K线图
weixin_44411175的博客
01-12 1910
python绘制箱体图/蜡烛图/K线图
matplotlib:python数据处理三剑客之一
CWG2017的博客
08-28 822
1.基本使用 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 生成一系列x x = np.linspace(-1, 1, 50) # 生成对应的y y1 = 2 * x +1 y2 = x ** 2 # 传入对应的x和y，调用plot方法，绘制图像 # plot会将所有的点连起来 plt....
【8】python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)、sagemath-list_plot()调整图例(legend)中点的数量、Matplotlib画各种论文图
丨汀、的博客
08-26 1万+
1.python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks) 用matplotlib画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,13,1) y = range(1,13,1) plt.plot(x,y) plt.xticks(x) plt
初体验 Python matplotlib 制作简单图形
weixin_42286658的博客
12-22 335
简单的感受一下 matplotlib
pycharm中引入plt.xticks(rotation=‘60‘)导致 raise ValueError(“rotation must be ‘vertical‘, ‘horizontal‘ 错误
liuwangwangxia的博客
10-28 329
将plt.xticks(rotation=‘60’)plt.xticks(rotation=60)改成就行，并输出plt.show()
seaborn画图调x轴坐标间隔
04-04
可以使用`set_xticklabels()`方法来调整x轴坐标的间隔。该方法需要传入一个列表作为参数，列表中的每个元素都对应着一个x轴坐标。例如，如果想要将x轴坐标间隔设置为1，可以先获取当前图表的x轴坐标列表，然后取出其中的每个第n个元素，最后将这些元素作为参数传入`set_xticklabels()`方法中。示例如下： ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 tips = sns.load_dataset("tips") # 绘制柱状图 sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips) # 获取当前图表的x轴坐标列表 x_ticks = plt.xticks()[0] # 取出每个第2个元素作为新的x轴坐标 new_ticks = [x_ticks[i] for i in range(0, len(x_ticks), 2)] # 调整x轴坐标 plt.xticks(new_ticks) plt.show() ``` 上述代码中，`x_ticks = plt.xticks()[0]`获取了当前图表的x轴坐标列表，`new_ticks = [x_ticks[i] for i in range(0, len(x_ticks), 2)]`取出了每个第2个元素作为新的x轴坐标，最后调用`plt.xticks(new_ticks)`方法将x轴坐标调整为新的坐标列表。
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