Вращающиеся стрелки matplotlib [дубликат]

Простое решение, которое позволяет избежать циклирования над ticklabes, это просто использовать

fig.autofmt_xdate()

Эта команда автоматически поворачивает метки xaxis и настраивает их должность. Значения по умолчанию представляют собой угол поворота 30 ° и горизонтальное выравнивание «вправо». Но они могут быть изменены в вызове функции

fig.autofmt_xdate(bottom=0.2, rotation=30, ha='right')

Дополнительный аргумент bottom эквивалентен настройке plt.subplots_adjust(bottom=bottom), что позволяет установить нижнее значение просадки на большее значение для размещения повернутых меток .

Итак, в основном здесь у вас есть все настройки, которые вам нужны, чтобы иметь хорошую ось даты в одной команде.

Хороший пример можно найти на страница matplotlib.

Другой способ применения horizontalalignment и rotation к каждому тик-метке делает цикл for над метками метки, которые вы хотите изменить:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

now = dt.datetime.now()
hours = [now + dt.timedelta(minutes=x) for x in np.arange(0,24*60,10)]
days = [now + dt.timedelta(days=x) for x in np.arange(0,30,1/4.)]
hours_value = np.random.random(len(hours))
days_value = np.random.random(len(days))

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.subplots_adjust(hspace=0.75)
axs[0].plot(hours,hours_value)
axs[1].plot(days,days_value)

for label in axs[0].get_xmajorticklabels() + axs[1].get_xmajorticklabels():
    label.set_rotation(30)
    label.set_horizontalalignment("right")

И вот пример, если вы хотите контролировать расположение основных и второстепенных тиков:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.subplots_adjust(hspace=0.75)
now = dt.datetime.now()
hours = [now + dt.timedelta(minutes=x) for x in np.arange(0,24*60,10)]
days = [now + dt.timedelta(days=x) for x in np.arange(0,30,1/4.)]

axs[0].plot(hours,np.random.random(len(hours)))
x_major_lct = mpl.dates.AutoDateLocator(minticks=2,maxticks=10, interval_multiples=True)
x_minor_lct = matplotlib.dates.HourLocator(byhour = range(0,25,1))
x_fmt = matplotlib.dates.AutoDateFormatter(x_major_lct)
axs[0].xaxis.set_major_locator(x_major_lct)
axs[0].xaxis.set_minor_locator(x_minor_lct)
axs[0].xaxis.set_major_formatter(x_fmt)
axs[0].set_xlabel("minor ticks set to every hour, major ticks start with 00:00")

axs[1].plot(days,np.random.random(len(days)))
x_major_lct = mpl.dates.AutoDateLocator(minticks=2,maxticks=10, interval_multiples=True)
x_minor_lct = matplotlib.dates.DayLocator(bymonthday = range(0,32,1))
x_fmt = matplotlib.dates.AutoDateFormatter(x_major_lct)
axs[1].xaxis.set_major_locator(x_major_lct)
axs[1].xaxis.set_minor_locator(x_minor_lct)
axs[1].xaxis.set_major_formatter(x_fmt)
axs[1].set_xlabel("minor ticks set to every day, major ticks show first day of month")
for label in axs[0].get_xmajorticklabels() + axs[1].get_xmajorticklabels():
    label.set_rotation(30)
    label.set_horizontalalignment("right")

Решение работает для matplotlib 2.1 +

Существует метод осей tick_params, который может изменять свойства тика. Он также существует как метод оси как set_tick_params

ax.tick_params(axis='x', rotation=45)

Или

ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45)

. В качестве побочного примечания, текущее решение смешивает интерфейс состояния (с использованием pyplot) с объектно-ориентированного интерфейса с помощью команды plt.xticks(rotation=70). Поскольку код в вопросе использует объектно-ориентированный подход, лучше всего придерживаться этого подхода. Решение действительно дает хорошее явное решение с plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )