修改刻度标签文本

我想对图中的几个选定的刻度标签进行一些修改。

例如，如果我这样做：

label = axes.yaxis.get_major_ticks()[2].label
label.set_fontsize(size)
label.set_rotation('vertical')

字体大小和刻度标签的方向已更改。

但是，如果尝试：

label.set_text('Foo')

蜱标签不修改。另外，如果我这样做：

print label.get_text()

什么都不会打印。

这里有些奇怪。当我尝试这个：

 from pylab import *
 axes = figure().add_subplot(111)
 t = arange(0.0, 2.0, 0.01)
 s = sin(2*pi*t)
 axes.plot(t, s)
 for ticklabel in axes.get_xticklabels():
     print ticklabel.get_text()

仅打印空字符串，但图中包含标记为“ 0.0”，“ 0.5”，“ 1.0”，“ 1.5”和“ 2.0”的刻度。

警告：除非ticklabel已设置为字符串（例如在boxplot中通常是这种情况），否则这不适用于任何比Matplotlib更新的版本1.1.0。如果您正在使用当前的github主机，则将无法使用。我不确定问题是什么...可能是意外更改，也可能不是。

通常，您会按照以下步骤进行操作：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# We need to draw the canvas, otherwise the labels won't be positioned and 
# won't have values yet.
fig.canvas.draw()

labels = [item.get_text() for item in ax.get_xticklabels()]
labels[1] = 'Testing'

ax.set_xticklabels(labels)

plt.show()

要了解为什么需要跳过这么多的障碍，您需要更多地了解matplotlib的结构。

Matplotlib故意避免对刻度等进行“静态”定位，除非明确告知。假设您要与图进行交互，因此图的边界，刻度线，刻度标签等将动态变化。

因此，您不能只设置给定刻度标签的文本。默认情况下，每次绘制图形时，都会通过轴的“定位器”和“格式化程序”将其重置。

但是，如果将“定位器”和“格式器”设置为静态（分别为FixedLocator和FixedFormatter），则刻度线标签保持不变。

这是什么set_*ticklabels或ax.*axis.set_ticklabels做。

希望这可以使我们更清楚地知道为什么更改单个刻度标签有些麻烦。

通常，您实际要做的只是注释特定位置。在这种情况下，请查看annotate。

pylab和xticks也可以做到这一点

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0,1,2]
y = [90,40,65]
labels = ['high', 'low', 37337]
plt.plot(x,y, 'r')
plt.xticks(x, labels, rotation='vertical')
plt.show()

http://matplotlib.org/examples/ticks_and_spines/ticklabels_demo_rotation.html

在较新版本的中matplotlib，如果未为刻度标签设置一堆str值，则''默认情况下它们是刻度值（绘制绘图时，标签只是刻度值）。知道这一点，要获得所需的输出，将需要执行以下操作：

>>> from pylab import *
>>> axes = figure().add_subplot(111)
>>> a=axes.get_xticks().tolist()
>>> a[1]='change'
>>> axes.set_xticklabels(a)
[<matplotlib.text.Text object at 0x539aa50>, <matplotlib.text.Text object at 0x53a0c90>, 
<matplotlib.text.Text object at 0x53a73d0>, <matplotlib.text.Text object at 0x53a7a50>, 
<matplotlib.text.Text object at 0x53aa110>, <matplotlib.text.Text object at 0x53aa790>]
>>> plt.show()

结果：

现在，如果您进行检查_xticklabels，它们不再是一堆''。

>>> [item.get_text() for item in axes.get_xticklabels()]
['0.0', 'change', '1.0', '1.5', '2.0']

它适用于从1.1.1rc1到当前版本的版本2.0。

自问这个问题已经有一段时间了。截至今天（matplotlib 2.2.2），经过一些阅读和试验，我认为最好/正确的方法如下：

Matplotlib有一个名为模块，ticker即“中包含用于支持完全可配置的蜱定位和格式化”。要修改绘图中的特定刻度，以下对我有用：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import numpy as np 

def update_ticks(x, pos):
    if x == 0:
        return 'Mean'
    elif pos == 6:
        return 'pos is 6'
    else:
        return x

data = np.random.normal(0, 1, 1000)
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(data, bins=25, edgecolor='black')
ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.FuncFormatter(update_ticks))
plt.show()

警告！ x是刻度的值，并且pos是刻度在轴上的相对位置。请注意，建立索引时，其pos值以开头1，而不是0通常的值。

就我而言，我试图y-axis用百分比值格式化直方图的格式。mticker有另一个名为的类PercentFormatter，可以轻松地做到这一点，而无需像以前一样定义单独的函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import numpy as np 

data = np.random.normal(0, 1, 1000)
fig, ax = plt.subplots()
weights = np.ones_like(data) / len(data)
ax.hist(data, bins=25, weights=weights, edgecolor='black')
ax.yaxis.set_major_formatter(mticker.PercentFormatter(xmax=1.0, decimals=1))
plt.show()

在这种情况下 xmax，数据值对应于100％。百分比计算为x / xmax * 100，这就是我们固定的原因xmax=1.0。同样，decimals是要在该点之后放置的小数位数。

axes类具有set_yticklabels函数，可用于设置刻度标签，如下所示：

#ax is the axes instance
group_labels = ['control', 'cold treatment',
             'hot treatment', 'another treatment',
             'the last one']

ax.set_xticklabels(group_labels)

我仍在努力，为什么上面的示例不起作用。

这有效：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots(1,1)

x1 = [0,1,2,3]
squad = ['Fultz','Embiid','Dario','Simmons']

ax1.set_xticks(x1)
ax1.set_xticklabels(squad, minor=False, rotation=45)

这也适用于matplotlib 3：

x1 = [0,1,2,3]
squad = ['Fultz','Embiid','Dario','Simmons']

plt.xticks(x1, squad, rotation=45)

如果您不使用fig和ax并且想要修改所有标签（例如，用于规范化），则可以执行以下操作：

labels, locations = plt.yticks()
plt.yticks(labels, labels/max(labels))

试试这个 ：

  fig,axis = plt.subplots(nrows=1,ncols=1,figsize=(13,6),sharex=True)
  axis.set_xticklabels(['0', 'testing', '10000', '20000', '30000'],fontsize=22)

你可以做：

for k in ax.get_xmajorticklabels():
    if some-condition:
        k.set_color(any_colour_you_like)

draw()