1.前言
我们进行数据可视化的时候通常会遇到一个接受的问题，我们想让X轴或者Y轴表示更多直观的信息，但是很显然matplotlib库默认的刻度无法满足我们的要求。默认刻度如下图所示：刻度错误示例
这个图标虽然也能表达出每季度收入的情况，但是图示并不直观。最大的问题就是横纵坐标的刻度问题，跟想要反应的数据毫无关联。
2.解决方案
2.1解决方案1
我们首先使用set_xticks方法清理掉没有意义的刻度，该方法参数如下：
参数说明
set_xticks(self, ticks, minor=False)
- 参数1：ticks：指定刻度出现的位置
- 参数2：minor：指定是否是次要刻度
- 返回值：包含XTick实例的列表
参数详解
虽然官方文档中说明ticks参数必须是列表，但是根据博主的实验可知任意一个可迭代序列都可以传递给该参数。
minor参数十分的重要，它用来指定次要刻度，所谓次要刻度就是那些没有刻度标签的刻度，他们在图上只有一个短棍，不会拥有标签，所以set_xticklabels方法默认情况下无法为他们添加标签。
切记set_xticklabels方法默认情况下能够设置标签的数量是非次要刻度的数量，而不是次要刻度和非次要刻度之和。
删除无意义刻度示例程序如下：
#导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置支持中文
#初始化数据和图框
height = np.random.randint(10, 40, 4)
figure, ax = plt.subplots()
X = [0, 2, 4, 6]
width = 0.6
rectangle = ax.bar(X, height, width=width, color='#000000')
texts_list = plt.bar_label(rectangle, fmt='%d万元')
#设置字体等属性
for text in texts_list:
text.set_fontsize(15)
text.set_color('#FF0000')
ax.set_xticks(X) #删除无意义刻度
ax.set_title('2020年收入', fontsize=25)
ax.set_xlabel('季度', fontsize=15)
ax.set_ylabel('收入(万元)', fontsize=15)
plt.show()
画图结果如下：
删除无意义刻度
参数说明
set_xticklabels(self, labels, fontdict=None, minor=False, **kwargs)
- 参数1：labels：指定刻度名称
- 参数2：fontdict：字典型，指定字体属性
- 参数3：minor：指定是否是次要刻度标签
- 返回值：包含Text实例的列表
参数详解
默认情况下minor=False，所以只能设置非次要刻度的标签，我们可以传递minor=True，从而设定次要刻度标签。
fontdict参数传递一个字典，用于全局设定，但是博主一般的做法是从该方法返回的Text实例进行属性设置，从而做到精确设置属性。
仅在使用set_ticks方法固定刻度位置之后，才应使用此方法。否则，标签可能会出现意外的位置。
添加刻度标签示例程序如下：
#导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置支持中文
#初始化数据和图框
height = np.random.randint(10, 40, 4)
figure, ax = plt.subplots()
X = [0, 2, 4, 6] #初始化X坐标
width = 0.6 #初始化柱体宽度
xtick_label = ['季度1', '季度2', '季度3', '季度4'] #初始化x轴刻度标签
xtickcolors_list = ['red', 'blue', 'green', 'purple'] #初始化x轴刻度标签颜色
rectangle = ax.bar(X, height, width=width, color='#000000') #画图
texts_list = plt.bar_label(rectangle, fmt='%d万元') #设置柱状图标注
ax.set_xticks(X) #删除无意义刻度
ticklabels_list = ax.set_xticklabels(xtick_label, fontdict=dict(fontsize=15), rotation=30) #添加刻度标签
#设置刻度标签颜色
for ticklabel, color in zip(ticklabels_list, xtickcolors_list):
ticklabel.set_color(color)
#设置柱状图标注字体大小等属性
for text, color in zip(texts_list, xtickcolors_list):
text.set_fontsize(15)
text.set_color(color)
ax.set_title('2020年收入', fontsize=35) #设置标题
ax.set_ylabel('收入(万元)', fontsize=20) #设置y轴标签
plt.show()
画图结果如下：
添加标签后
同样的我们也可以设置y轴让可视化效果更好，采用的方法是一致的。示例程序如下：
#导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置支持中文
figure, ax = plt.subplots()
#初始化数据
height = np.random.randint(10, 40, 4) #初始化柱体高度数据
data_mean = height.mean()
X = [0, 2, 4, 6] #初始化X坐标
width = 0.6 #初始化柱体宽度
yticks_list = np.arange(0, 45, 5) #初始化y刻度
yticks_label = [str(i) + '万元' for i in yticks_list] #初始化x轴刻度标签
xticks_label = ['季度1', '季度2', '季度3', '季度4'] #初始化x轴刻度标签
xtickcolors_list = ['red', 'blue', 'green', 'purple'] #初始化x轴刻度标签颜色
rectangle = ax.bar(X, height, width=width, color='#000000', label='2020年收入') #画图
ax.axhline(data_mean, label='2020年平均营收', linewidth=3) #画平均线
texts_list = plt.bar_label(rectangle, fmt='%d万元') #设置柱状图标注
ax.set_xticks(X) #删除无意义刻度，设置x主要刻度
xticklabels_list = ax.set_xticklabels(xticks_label, fontdict=dict(fontsize=15), rotation=30) #添加刻度标签
ax.set_yticks(yticks_list) #设置y刻度
ax.set_yticks([data_mean], minor=True) #设置y次要刻度
major_yticklabels_list = ax.set_yticklabels(yticks_label, fontdict=dict(fontsize=15)) #设置y主要刻度标签
minor_yticklabels_list = ax.set_yticklabels([str(data_mean) + '万元'], fontdict=dict(fontsize=15, color='#ff0000'), minor=True) #设置y次要刻度标签
#设置刻度标签颜色
for ticklabel, color in zip(xticklabels_list, xtickcolors_list):
ticklabel.set_color(color)
#设置柱状图标注字体大小等属性
for text, color in zip(texts_list, xtickcolors_list):
text.set_fontsize(15)
text.set_color(color)
figure.suptitle('2020年收入', fontsize=25) #设置标题
figure.supylabel('收入(万元)', fontsize=20) #设置y轴标签
ax.set_xlim([-1, 7]) #限制视图范围
ax.legend(title='2020年收入') #设置图例
plt.show()
画图结果如下：
image.png
