matplotlib只显示部分横坐标刻度，隐藏部分横坐标刻度

最新推荐文章于 2024-08-12 07:10:36 发布

Mr_MAMA

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文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_MAMA/article/details/123258169

该博客介绍了如何利用matplotlib库中的ticker模块来优化时间序列图的横坐标显示。通过设置MajorLocator为MultipleLocator(24)，只显示每24个刻度中的一点，即整点时间，以提升图表的美观性和易读性。示例代码展示了在Seaborn的lineplot中应用这一技巧，分别绘制了'flow'和'occupy'两个指标随时间变化的曲线图。

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比如针对一个时间序列，从0点到24点，每分钟的横坐标都显示出来，一是影响美观，而是不方便抓住重点。因此我们只想要显示部分数据的横坐标，比如只显示整点时间的横坐标。

运用工具：matplotlib.ticker

代码：

import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns
for i, k in enumerate(detids[:1]):
    temp_img = model_data[model_data['detid'] == k]
    for day in days[:1]:
        temp_img = temp_img[temp_img['day'] == day]       
        idx= pd.date_range(start=day, periods=480, freq='180S').strftime('%H:%M:%S')
        temp_img['time'] = idx
        fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
        plt.rcParams['axes.facecolor']='snow'   # 图的背景颜色
        fig.patch.set_facecolor('white')       # 画布的背景颜色
        ax = plt.subplot(2, 1, 1)    
        plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(24))   # 设置显示24个横坐标
        sns.lineplot(x='time', y='flow', data=temp_img)
        ax.set_title('flow')     
        ax = plt.subplot(2, 1, 2)
        plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(24))   # 设置显示24个横坐标
        sns.lineplot(x='time', y='occ', data=temp_img)
        ax.set_title('occupy')
        plt.suptitle(k + ' ' + day)
        plt.tight_layout()

效果如下