自定义Y轴刻度标签旋转角度的Python代码示例

最新推荐文章于 2025-04-14 21:45:07 发布

追逐程序梦想者

最新推荐文章于 2025-04-14 21:45:07 发布

阅读量281

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python 信息可视化开发语言 Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ai52learn/article/details/132658224

Python基础及其应用专栏收录该内容

605 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文提供了一个Python代码示例，展示如何使用Matplotlib库自定义Y轴刻度标签的旋转角度，以提高数据可视化的可读性。通过设置旋转角度，可以在有限空间内清晰展示更多信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

自定义Y轴刻度标签旋转角度的Python代码示例

在数据可视化中，轴标签的角度旋转是一种常见的定制化需求。通过旋转轴标签，可以在有限的空间内展示更多的信息，并提高可读性。在Python中，我们可以使用Matplotlib库来进行这样的定制化操作。下面是一个示例代码，展示了如何自定义Y轴刻度标签的旋转角度。

首先，我们需要安装并导入Matplotlib库：

pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们创建一个简单的示例数据集，用于绘制柱状图：

x = ['A', 'B', 'C'

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

追逐程序梦想者

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

python使用matplotlib可视化、自定义Y轴轴标签刻度旋转的角度(customize degree rotating axis tick labels in matplotlib)

data+scenario+science+insight

03-25

1058

python使用matplotlib可视化、自定义Y轴轴标签刻度旋转的角度(customize degreerotating axis tick labels in matplotlib y aixs)

Python实现旋转轴刻度标签

HackNebulaZ的博客

09-13

285

有时，当轴的刻度标签数量较多或者标签长度较长时，它们可能会重叠或者难以阅读。为了解决这个问题，可以通过旋转轴刻度标签的方法来改善可视化效果。通过以上的示例，我们可以看到如何使用Python中的Matplotlib库来实现旋转轴刻度标签。根据实际需求，可以根据需要调整旋转的角度，以获得最佳的可视化效果。运行完以上代码后，我们可以看到x轴的刻度标签被旋转了45度，这样更容易阅读。下面的代码演示了如何将x轴的刻度标签旋转45度。运行代码后，我们将得到一个具有旋转轴刻度标签的柱状图，刻度标签更易读。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python y轴标签重叠_python – 如何旋转辅助y轴标签,使其不与y-ticks,matplotlib重叠

weixin_39917291的博客

12-10

402

我正在尝试将我的辅助y标签旋转到270度,但是当我这样做时,它会通过rotate = 270参数重叠我的y-tick文本.任何想法如何解决这一问题？fig, ax = plt.subplots()ax.plot(df.index,df.tripTime,label='Fishing Effort', marker='D')ax2=ax.twinx()ax2.plot(tr.index,tr.cos...

matplotlib 设置坐标轴-改变x,y轴的标签显示方向

qq_45619551的博客

12-03

5839

主要有是以下代码： plt.xticks(rotation=90) # x轴标签竖着显示；90为标签逆时针旋转度数 plt.yticks(rotation=90) # y轴标签横着显示；90为标签逆时针旋转度数也可以自动旋转x轴标签： fig.autofmt_xdate() ...

python 绘制直方图，并且旋转label标签

mtj66的博客，交流WX:SpringBreeze1104

12-13

1万+

ax.set_xticklabels(labels,rotation=120) # 旋转标签，避免标签重叠覆盖 label翻转的实现，在输出到页面之前，使用：fig.autofmt_xdate() 或者 ax.set_xticklabels(group_labels, rotation=120) rotation就是翻转的角度 # -*- coding: gbk -*- imp...

自定义X轴刻度标签旋转角度的Python实现

qq_37934722的博客

09-04

605

在数据可视化中，X轴刻度标签的角度旋转是一种常见的需求。通过自定义旋转角度，我们可以改善标签的可读性，尤其是在标签较长或者密集的情况下。在示例代码中，我们将刻度标签设置为了[‘Label 1’, ‘Label 2’, ‘Label 3’, ‘Label 4’, ‘Label 5’]，并将旋转角度设置为45度。运行上述代码，你将会看到一个具有自定义角度旋转的X轴刻度标签的柱状图。函数设置了X轴的刻度位置，这里我们使用了与X轴数据一致的数值。函数生成了1到5的序列作为X轴的数据，使用。分别为X轴和Y轴的数据。

Python-Matplotlib可视化（6）——自定义坐标轴让统计图清晰易懂

盼小辉丶的博客

06-16

2万+

Matplotlib是Python的绘图库，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，可以生成你所需的出版质量级别的图形。在系列博文的中，虽然我们已经学习了自定义绘图的颜色和样式，以使得绘制更加精美、符合审美要求，同时也讲解了注释的用法，但是，很多时候我们还要对坐标轴进行自定义，以满足学习或工作的要求，使统计图变得清晰简洁。借助Matplotlib库，可以方便的对进行数据分析，快速完成数据可视化，从此告别加班。

Python Matplotlib自定义坐标轴：高级可视化技巧

最新发布

Python编程之道的博客

04-14

854

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。

Python Matplotlib设置坐标轴范围，以及旋转轴标签（xtickslabels）

the Blog of 等不到天亮丶等时光

03-31

5912

如题。核心代码：`plt.xticks(my_x_ticks)`，`plt.xticks(rotation = 45)`

feather 设置坐标刻度_Python+matplotlib自定义坐标轴位置、颜色、箭头

weixin_39522698的博客

11-27

505

python旋转图片，转化坐标

10-11

旋转图片，空处用黑色补全，并转化原图和新图的对应坐标。

python绘制柱状图

weixin_44853528的博客

12-23

1279

使用python 绘制横向柱状图 def plt_pic_1(x,y1,y2): x = x[5:10] y1 = y1[5:10] y_11 = [] for i in range(len(y1)): y_11.append(int(float(y1[i]))) y2 = y2[5:10] y_22 = [] for i in range(len(y2)): y_22.append(int((float(y2[i])100))) params = {‘figure.figsize’: ‘20, 50’}

python坐标轴刻度设置_Python中坐标轴刻度的设置与调整丨数析学院

weixin_39777540的博客

11-20

2195

原标题：Python中坐标轴刻度的设置与调整丨数析学院本节将向大家演示在 Python 中如何运用 Matplotlib 库设置图表中的坐标轴刻度。首先，我们需要在 Python 中导入所需的库与模块，并对 notebook 环境与图表风格进行初步的设置：运用 axes 函数，我们构建了一个空的坐标系，并将坐标轴刻度设置为幂形式： Matplotlib 中的 ticker 模块用于支持坐标轴刻...

Python Matplotlib绘制柱状图（bar和barh函数）详解

人生苦短，还不用Python？

06-30

5万+

使用 Matplotlib 提供的bar()函数来绘制柱状图。与前面介绍的 plot() 函数类似，程序每次调用 bar() 函数时都会生成一组柱状图，如果希望生成多组柱状图，则可通过多次调用 bar() 函数来实现。下面程序使用柱状图来展示《C语言基础》和《Java基础》两套教程历年的销量数据。上面程序中，第 9、10 两行代码用于在数据图上生成两组柱状图，程序设置了这两组柱状...

Python坐标旋转如何实现二维图形的旋转变换

我点评的博客

07-13

3221

Python坐标旋转：如何实现二维图形的旋转变换在二维图形的绘制中，旋转变换是一项非常常用的技术。通过旋转变换，可以将一个图形绕着某个点旋转一定角度，从而得到一个全新的图形。在Python编程中，实现二维图形的旋转变换也是非常简单的。本文将介绍如何使用Python实现二维图形的旋转变换，以及需要注意的一些细节。Python坐标旋转如何实现二维图形的旋转变换在实现二维图形的旋转变换之前，我们需要明确坐标系的旋转规则。在笛卡尔坐标系中，我们通常将x轴作为原点，将y轴作为旋转角度的正方向。

自定义设置Python图表y轴百分比标签格式

code_welike的博客

06-11

1581

接着，我们使用plt.bar函数创建了一个柱状图，并使用mtick.FormatStrFormatter函数来设置y轴标签格式。最后，我们使用plt.gca().yaxis.set_major_formatter函数将y轴数值标签格式设置为百分比。接着，我们使用plt.bar函数创建了一个柱状图，并使用plt.show函数显示了这个图表。在这个例子中，我们使用了格式字符串’%.0f%%‘，其中’%.0f’表示小数点前面的数字保留0位，'%%'表示输出一个百分号。设置y轴数值标签格式为百分比。

python画图旋转图形_python – 如何将matplotlib图旋转90度？

weixin_39692271的博客

11-24

4262

我在matplotlib中创建了一个图形,其中包含三个子图,一个在左上象限,一个在右上象限,一个在右下象限.右上图包含一个二维图像,另外两个图分别是Y轴和X轴上的投影.我想将左上象限子图逆时针旋转90度,使得该图的x轴位于2-d图的y轴上.对于子图,我意识到我可以翻转x和y数据,旋转轴标签,在左侧创建一个情节标题,等等.但是我希望找到一个单独的调用,它可以旋转整个完成的绘图通过90deg.但我找不...

Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

热门推荐

初学者的博客

01-05

6万+

这个很不错，学习后修改了我自己的曲线，很好 Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围原创宁宁Fingerstyle 发布于2019-05-07 11:23:17 阅读数 13700 收藏展开一、用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10...

python将倾斜条形码旋转为水平

knne3344的博客

06-17

257

【代码】python将倾斜条形码旋转为水平。

调整python imshow的坐标轴刻度

03-19

<think>好的，用户的问题是关于如何在Python的matplotlib或OpenCV的imshow函数中调整坐标轴刻度。首先我需要回忆这两个库中处理图像显示的不同方法，尤其是坐标轴相关的设置。对于matplotlib的imshow，我记得可以通过plt.xticks和plt.yticks函数来设置刻度标签的位置和文本。例如，如果用户想隐藏刻度，可以设置空列表。或者想要自定义刻度位置和标签，比如将像素坐标转换为实际单位，可能需要计算步长并用xticks和yticks来调整。此外，使用plt.axis('off')可以完全关闭坐标轴的显示，这在某些情况下可能有用。然后是OpenCV的imshow函数。不过根据引用内容，OpenCV的imshow本身不支持调整坐标轴，因为它没有提供接口来自定义刻度。用户可能需要结合matplotlib来显示图像，或者自己绘制坐标轴。例如，用户可以用OpenCV处理图像，然后用matplotlib来显示并调整刻度。但要注意颜色通道的问题，因为OpenCV读取的是BGR格式，而matplotlib是RGB，需要转换颜色空间以避免色差。用户可能需要具体的步骤示例，比如在matplotlib中使用imshow后调用xticks和yticks，并给出代码例子。同时，要提醒他们处理颜色通道的问题，如引用3提到的，使用cv2.cvtColor转换BGR到RGB。此外，引用5中的代码示例显示了如何用OpenCV读取和调整图像大小，但没涉及刻度调整，所以需要补充matplotlib的部分。还需要注意用户可能希望保持图像显示的简洁，比如隐藏刻度或设置特定的标签。这时候，除了设置刻度位置，还可以调整坐标轴标签的字体大小或旋转角度，以增强可读性。最后，可能需要总结两种方法的优缺点：matplotlib更灵活，适合需要自定义刻度的情况；而OpenCV的imshow更简单，适合快速显示但不支持刻度调整。因此，建议用户根据需求选择合适的方法，并注意颜色空间的转换。</think>在Python中使用Matplotlib或OpenCV的`imshow`函数调整坐标轴刻度，可通过以下方法实现： --- ### **一、Matplotlib中的imshow坐标轴调整** #### 1. **基础刻度设置** 使用`plt.xticks()`和`plt.yticks()`直接指定刻度位置和标签： ```python import matplotlib.pyplot as plt import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 注意颜色通道转换[^3] plt.imshow(img) plt.xticks([0, 100, 200], ["0", "100px", "200px"]) # 设置x轴刻度 plt.yticks([0, 50, 100], ["Start", "Mid", "End"]) # 设置y轴刻度 plt.show() ``` #### 2. **隐藏刻度** 通过传递空列表隐藏坐标轴： ```python plt.imshow(img) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() ``` #### 3. **自定义刻度步长** 结合`numpy.arange`生成等间距刻度： ```python import numpy as np x_step = 50 y_step = 30 plt.imshow(img) plt.xticks(np.arange(0, img.shape[1], x_step)) plt.yticks(np.arange(0, img.shape[0], y_step)) plt.show() ``` --- ### **二、OpenCV中的坐标轴限制** OpenCV的`cv2.imshow`**不支持直接修改坐标轴刻度**，因其设计目标为快速图像显示。若需刻度控制，建议： 1. 使用Matplotlib显示处理后的图像 2. 通过OpenCV绘制刻度线（需手动计算像素位置） --- ### **三、扩展应用** #### 1. **添加坐标轴标签** ```python plt.imshow(img) plt.xlabel("Width (pixels)", fontsize=12) plt.ylabel("Height (pixels)", rotation=90) plt.show() ``` #### 2. **刻度旋转** ```python plt.imshow(img) plt.xticks(rotation=45) # x轴标签旋转45度 plt.show() ``` --- ### **四、注意事项** 1. **颜色通道差异**：OpenCV读取图像为BGR格式，Matplotlib显示需转换为RGB 2. **图像尺寸匹配**：刻度范围不应超过图像尺寸`(height, width, channels)` ---