python使用matplotlib绘制图片时x轴的刻度处理

编辑: admin 分类: python 发布时间: 2021-12-03 来源:互联网

在使用matplotlib绘制图片时，x轴的刻度可能比较密集，特别是以日期作为x轴时，则最后会显示不出来。

数据如下,速度V的数组与时间字符串Date的数组：

在这里插入图片描述

绘制随时间变化的值的折线图。

直接绘制折线图，可以发现x轴重叠。

plt.plot(Date, V1, 'r', label='a')
plt.plot(Date, V2, 'blue', label='b')
plt.plot(Date, V3, 'black', label='c')
plt.plot(Date, V4, 'yellow', label='d')

在这里插入图片描述

可以导入ticker库来解决这个问题，ticker可以改变数据轴的间距来解决日期显示不完整的问题。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

# 根据ticker的功能改变第一个为初始的数据，第二个则为间隔
ticker_spacing = Date  # 日期的字符串数组
ticker_spacing = 4
# 创建画布
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
plt.plot(Date, V1, 'r', label='a')
plt.plot(Date, V2, 'blue', label='b')
plt.plot(Date, V3, 'black', label='c')
plt.plot(Date, V4, 'yellow', label='d')

# rotation=30 为倾斜的度数，因为日期较长，需要倾斜才能更清晰显示
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(ticker_spacing))
plt.xticks(rotation=30)

在这里插入图片描述

最后，如果遇到保存图片显示不全的情况，如下：

在这里插入图片描述

则只需要在保存图片的时候加上参数：bbox_inches=‘tight'，即可解决问题。

plt.savefig('Lekima.tif', dpi=300, bbox_inches='tight')

到此这篇关于python使用matplotlib绘制图片时x轴的刻度处理的文章就介绍到这了,更多相关python matplotlib x轴刻度处理内容请搜索hwidc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hwidc！

【文章原创作者：高防服务器ip】
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