如何在包含滑块小部件的条形图中控制轴和条形标签？答案

【问题标题】：How to control axis and bar labels in a bar plot containing slider widget?如何在包含滑块小部件的条形图中控制轴和条形标签？
【发布时间】：2021-10-19 13:31:29
【问题描述】：

我的条形图中的 20 个条有标签存储在

channels=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','m','n','o','p','q','r','s','t','u']

每个标签都有一个 0 到 100 之间的非负整数，我想一次绘制 5 个条形图，使用滑块在通道中前进。我正在尝试修改Scrollable Bar graph matplotlib 的方法来这样做。到目前为止，这是我所拥有的：

fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))

x=np.arange(1,20)
y=np.random.randint(0,100, len(x))
channels=
['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','m','n','o','p','q','r','s','t','u']

N=5

def bar(pos):
    pos = int(pos)
    ax.clear()
    if pos+N > len(x): 
        n=len(x)-pos
    else:
        n=N
    X=x[pos:pos+n]
    Y=y[pos:pos+n]
    ax.bar(X,Y,width=0.7,align='edge',color='green',ecolor='black')

    for i,txt in enumerate(X):
        ax.annotate(channels[i], (X[i],Y[i]))

barpos = plt.axes([0.18, 0.05, 0.55, 0.03], facecolor="skyblue")
slider = Slider(barpos, 'Channel', 0, len(x)-N, valinit=0,valstep=1)
slider.on_changed(bar)

bar(0)
plt.show()

这是半功能性的，但有一个错误和三个小修改我似乎无法弄清楚。

目前，当我在滑块上前进每一帧时，N=5 个标签始终是“a”、“b”、“c”、“d”、“e”。当然，我希望改变标签，以便第二帧的标签是'b'，'c'，'d'，'e'，'f'。
我想让我的 y 轴标签在滑块移动时固定，从 0 到 100 以 20 为增量运行。在目前的表格中，y 轴标签随着我移动滑块而变化。 y轴的增量有时是10，有时是20等。最大y轴标签一般是y中所有值的最大值。
如何控制每个标签的字体大小？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

这似乎可行，尽管非常欢迎提出提高效率的建议。解决上面 #1 和 #3 的关键是将注释更改为 read

ax.annotate(channels[txt-1], (X[i],Y[i]),fontsize=16)

坐标轴问题由ax.set_yticks和ax.set_ylim处理

那么我们有以下内容：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider

fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))

fig.suptitle('My Title', fontsize=20)

x=np.arange(1,21)
y=np.random.randint(0,100, len(x))

channels= ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','k','l',
'i','j','k','m','n','o','p','q','r','s','t','u']

N=5

def bar(pos):
    pos = int(pos)
    ax.clear()
    if pos+N > len(x): 
        n=len(x)-pos
    else:
        n=N
    X=x[pos:pos+n]
    Y=y[pos:pos+n]
    ax.bar(X,Y,width=0.7,align='center',color='green',ecolor='black')


    ax.yaxis.set_visible(True)
    y_incr = np.arange(0,100,25)
    ax.set_yticks(y_incr)
    ax.set_ylim(top=100)

    for i,txt in enumerate(X):
        ax.annotate(channels[txt-1], (X[i],Y[i]),fontsize=16)

    ax.xaxis.set_ticks([])

barpos = plt.axes([0.18, 0.05, 0.55, 0.03], facecolor="skyblue")
slider = Slider(barpos, 'Channel', 0, len(x)-N, valinit=0,valstep=1)


slider.on_changed(bar)
bar(0)

plt.show()

【讨论】：