Как отображать только первые n символов тиков оси X? [Дубликат]

В новых версиях matplotlib, если вы не устанавливаете метки тика с кучей значений str, они по умолчанию '' (и когда график рисуется, метки являются просто значениями тиков) , Зная, что для получения желаемого результата потребуется что-то вроде этого:

>>> 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()

и результат: [/g0]

, и теперь, если вы проверите _xticklabels, они больше не являются связкой ''.

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

Он работает в версиях от 1.1.1rc1 до текущей версии 2.0.

вы можете сделать:

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

draw()

Прошло некоторое время с тех пор, как был задан этот вопрос. На сегодняшний день (matplotlib 2.2.2), и после некоторых чтений и испытаний я считаю, что лучший / правильный способ:

Matplotlib имеет модуль с именем ticker , что "содержит классы для поддержки полностью настраиваемого определения и форматирования тика" . Чтобы изменить конкретный тик на графике, для меня работает следующее:

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()

Предостережение! x - значение галочки, а pos - его относительное положение по порядку по оси. Обратите внимание, что pos принимает значения, начиная с 1, а не в 0, как обычно, при индексировании.

В моем случае я пытался отформатировать y-axis гистограммы с процентные значения. mticker имеет другой класс с именем PercentFormatter, который может сделать это легко, без необходимости определять отдельную функцию по-прежнему:

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()

В этом случае xmax - это значение данных, которое соответствует 100%. Проценты вычисляются как x / xmax * 100, поэтому мы исправим xmax=1.0. Кроме того, decimals - количество знаков после запятой после точки.

Можно также сделать это с помощью pylab и xticks

import pylab 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

Это работает:

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)

Класс axes имеет функцию set_yticklabels , которая позволяет вам устанавливать метки меток следующим образом:

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

ax.set_xticklabels(group_labels)

Я все еще работаю над тем, почему ваш пример выше не был Не работай.