matplotlib 中的多行 x 刻度标签答案

【问题标题】：Multiple lines of x tick labels in matplotlibmatplotlib 中的多行 x 刻度标签
【发布时间】：2013-12-30 05:18:59
【问题描述】：

我正在尝试制作类似于此 excel 示例的绘图：

我想知道在 x 刻度标签上是否还有第二层（例如“5 年统计摘要”）。我知道我可以使用\n 制作多行刻度标签，但我希望能够独立移动两个级别。

【问题讨论】：

多轴的一个很好的例子在这里：stackoverflow.com/questions/7761778/… 这足够接近吗？
这与我想要的类似，但我不希望有第二个物理 x 轴。我基本上想在第一个轴上添加第二行文本，无论第一个轴如何都可以移动。即“背景”始终位于同一位置，但“5 年总结”可以向左或向右移动，具体取决于向图中添加了多少图。
隐藏第二个轴很容易。总体而言，您希望事情如何变化还不太清楚.. 什么被锁定了？您可以使用text、annotate 或axis 和spines（即使您没有显示与这两个关联的实际轴）。对您来说最简单的方法不是取决于您显示的图片，而是取决于您想要注册的不同项目的内容（无论是在缩放绘图时还是在更改输入时）。目前，这一切都不清楚（即，当你移动“5 年总结”时，移动了什么？）。

标签： python python-3.x matplotlib

【解决方案1】：

我发现的最佳解决方案是使用plt.annotate 函数。这里描述得很好：in the last comment

【讨论】：

【解决方案2】：

这就接近了：

fig = plt.figure( figsize=(8, 4 ) )
ax = fig.add_axes( [.05, .1, .9, .85 ] )
ax.set_yticks( np.linspace(0, 200, 11 ) )

xticks = [ 2, 3, 4, 6, 8, 10 ]
xticks_minor = [ 1, 5, 7, 9, 11 ]
xlbls = [ 'background', '5 year statistical summary', 'future build',
          'maximum day', '90th percentile day', 'average day' ]

ax.set_xticks( xticks )
ax.set_xticks( xticks_minor, minor=True )
ax.set_xticklabels( xlbls )
ax.set_xlim( 1, 11 )

ax.grid( 'off', axis='x' )
ax.grid( 'off', axis='x', which='minor' )

# vertical alignment of xtick labels
va = [ 0, -.05, 0, -.05, -.05, -.05 ]
for t, y in zip( ax.get_xticklabels( ), va ):
    t.set_y( y )

ax.tick_params( axis='x', which='minor', direction='out', length=30 )
ax.tick_params( axis='x', which='major', bottom='off', top='off' )

【讨论】：

【解决方案3】：

由于缺乏声誉，我无法评论 behzad 的回答。我发现他的解决方案非常有用，但我想我会分享它，而不是使用 set_y() 来控制垂直对齐，我只是添加了一个换行符来垂直偏移标签。所以，对于上面的例子：

xlbls = [ 'background', '\n5 year statistical summary', 'future build',
      '\nmaximum day', '\n90th percentile day', '\naverage day' ]

对我来说，这是保持多行标签和多层标签垂直对齐的更好解决方案。

【讨论】：

【解决方案4】：

由于声誉问题，我也无法发表评论，但对 behzad 的回答有一个小问题。

tick_params() 'bottom' 和 'top' 关键字采用布尔值，而不是字符串（至少对于 py3.6）。例如，对我使用 bottom = 'off' 仍然会产生刻度，而使用 bottom = False 会删除刻度。

所以替换

ax.tick_params(axis='x', which='major', bottom='off', top='off')

与

ax.tick_params(axis='x', which='major', bottom=False, top=False)

它有效！

【讨论】：