Python matplotlib调整坐标轴位置、标签位置和标签方向以及X轴刻度标签位置
作者：只有你最牛
我们在用matplotlib绘制图的时候总是有各种需求,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python matplotlib调整坐标轴位置、标签位置和标签方向以及X轴刻度标签位置的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
一、默认情况下绘图
本例使用我国1953-2021年的“人均GDP同比增长率（%）”来进行演示，数据来源于wind，数据概况如下：
GDP = [13.1, 1.8, 4.6, 12.7, 2.4, 18.4, 6.9, -0.2, -26.5, -6.3, 7.6,
15.5, 14.2, 7.6, -8.1, -6.5, 13.8, 16.1, 4.2, 1.3, 5.3, 0.2,
6.8, -3.1, 6.1, 10.2, 6.2, 6.5, 3.8, 7.4, 9.2, 13.7, 11.9, 7.3,
9.9, 9.4, 2.6, 2.4, 7.8, 12.8, 12.6, 11.8, 9.8, 8.8, 8.1, 6.8,
6.7, 7.6, 7.6, 8.4, 9.4, 9.5, 10.7, 12.1, 13.6, 9.1, 8.9, 10.1,
9.0, 7.1, 7.1, 6.8, 6.4, 6.2, 6.3, 6.3, 5.6, 2.1, 8.0]
Year = [1953, 1954, 1955, 1956, 1957, 1958, 1959, 1960, 1961, 1962,
1963, 1964, 1965, 1966, 1967, 1968, 1969, 1970, 1971, 1972,
1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1978, 1979, 1980, 1981, 1982,
1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992,
1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002,
2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012,
2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021]简单参数情况下，绘图代码如下：
plt.figure(figsize=(6,4),dpi=100)
plt.plot(Year, GDP,
color='darkblue',
linewidth='0.8',
label='中国人均GDP年实际增速')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('人均GDP同比增长（%）')
plt.legend(loc='lower right')
plt.grid(alpha=0.4,linestyle=':')
plt.show()代码执行效果如下图：
二、对图表进行调整
调整要求：
1、调整坐标上方和右方坐标轴；
2、将X轴调整至y=0处；
3、将y轴标签“人均GDP同比增长（%）”调整至y轴上方，并调整方向为水平；
4、将x轴调整后，刻度标签跟随移动，我们将x轴刻度标签保留在图表最下方。
（一）调整坐标轴
去掉坐标的上方和右方坐标轴，再将X轴移动到y=0处。
plt.figure(figsize=(6,4),dpi=100)
plt.plot(Year, GDP,
color='darkblue',
linewidth='0.8',
label='中国人均GDP年实际增速')
ax = plt.subplot()
ax.spines['top'].set_visible(False) #设置坐标轴,下同
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('人均GDP同比增长（%）')
plt.legend(loc='lower right')
plt.grid(alpha=0.4,linestyle=':')
plt.show()调整坐标轴和调整X轴的效果如下：
（二）调整X轴、Y轴标签位置、方向和X轴刻度标签位置
下面请看代码，代码中的参数的相关数据可以根据实际需要进行调整：
plt.figure(figsize=(6,4),dpi=100)
plt.plot(Year, GDP,
color='darkblue',
linewidth='0.8',
label='中国人均GDP年实际增速')
ax = plt.subplot()
ax.spines['top'].set_visible(False) #设置坐标轴，下同
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
plt.xlabel('年份',
labelpad=-12, #调整x轴标签与x轴距离
x=1.04, #调整x轴标签的左右位置
fontsize=9)
plt.ylabel('人均GDP同比增长（%）',
labelpad=-40, #调整y轴标签与y轴的距离
y=1.02, #调整y轴标签的上下位置
rotation=0,fontsize=9)
plt.xticks(np.arange(1953,2024,5),
rotation=45,
position=(0,-29), #调整年份的位置，让远离了x轴
fontsize=9)
plt.yticks(np.arange(-30,21,5),fontsize=9)
plt.legend(fontsize=9,
bbox_to_anchor=(0.7,-0.1), #图例的框位置，调整到坐标轴外
frameon=False) #图例的边框开关
plt.grid(alpha=0.4,linestyle=':')
plt.show()调整坐标轴标签，以及x轴刻度标签位置的效果如下：
本例只是为了演示调整坐标轴、X轴位置，调整坐标轴标签和方向、调整x轴刻度标签，其余的图形效果可以自行调整设计。
附：坐标轴刻度（tick label）
修改 tick label 字号大小，当我们的 figure 上只有一套 axes 时，使用 plt.tick_params 的参数 labelsize 可以修改坐标轴刻度字号。
fig = plt.figure() plt.plot(x,y) plt.tick_params(labelsize=15) # here plt.show()
如果使用的是 axes 对象，也可以通过 .tick_params(labelsize) 来进行指定。
fig = plt.figure() axes = plt.subplot(111) axes.plot(x,y) axes.tick_params(labelsize=15) # here plt.show()
总结
到此这篇关于Python matplotlib调整坐标轴位置、标签位置和标签方向以及X轴刻度标签位置的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib调整坐标轴位置内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！