Marcas de fecha y rotación [duplicate]

Tengo un problema al tratar de rotar mis marcas de fecha en matplotlib. A continuación se muestra un pequeño programa de muestra. Si trato de rotar las marcas al final, las marcas no se rotan. Si trato de rotar las marcas como se muestra debajo del comentario ‘falla’, entonces matplot lib falla.

Esto solo sucede si los valores de x son fechas. Si reemplazo la variable dates con la variable t en la llamada a avail_plotel xticks(rotation=70) la llamada funciona bien por dentro avail_plot.

¿Algunas ideas?

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

def avail_plot(ax, x, y, label, lcolor):
    ax.plot(x,y,'b')
    ax.set_ylabel(label, rotation='horizontal', color=lcolor)
    ax.get_yaxis().set_ticks([])

    #crashes
    #plt.xticks(rotation=70)

    ax2 = ax.twinx()
    ax2.plot(x, [1 for a in y], 'b')
    ax2.get_yaxis().set_ticks([])
    ax2.set_ylabel('testing')

f, axs = plt.subplots(2, sharex=True, sharey=True)
t = np.arange(0.01, 5, 1)
s1 = np.exp
start = dt.datetime.now()
dates=[]
for val in t:
    next_val = start + dt.timedelta(0,val)
    dates.append(next_val)
    start = next_val

avail_plot(axs[0], dates, s1, 'testing', 'green')
avail_plot(axs[1], dates, s1, 'testing2', 'red')
plt.subplots_adjust(hspace=0, bottom=0.3)
plt.yticks([0.5,],("",""))
#doesn't crash, but does not rotate the xticks
#plt.xticks(rotation=70)
plt.show()

Si prefiere un enfoque no orientado a objetos, muévase plt.xticks(rotation=70) a derecha antes los dos avail_plot llamadas, por ejemplo

plt.xticks(rotation=70)
avail_plot(axs[0], dates, s1, 'testing', 'green')
avail_plot(axs[1], dates, s1, 'testing2', 'red')

Esto establece la propiedad de rotación antes de configurar las etiquetas. Ya que tienes dos hachas aquí, plt.xticks se confunde después de haber hecho las dos tramas. en el momento en que plt.xticks no hace nada, plt.gca() hace no darle los ejes que desea modificar, y así plt.xticksque actúa sobre los ejes actuales, no va a funcionar.

Para un enfoque orientado a objetos que no utilice plt.xtickspuedes usar

plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )

después los dos avail_plot llamadas Esto establece la rotación en los ejes correctos específicamente.

La solución funciona para matplotlib 2.1+

Existe un método de ejes. tick_params que puede cambiar las propiedades de las marcas. También existe como un método de eje como set_tick_params

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

O

ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45)

Como nota al margen, la solución actual combina la interfaz con estado (usando pyplot) con la interfaz orientada a objetos usando el comando plt.xticks(rotation=70). Dado que el código de la pregunta utiliza el enfoque orientado a objetos, es mejor ceñirse a ese enfoque en todo momento. La solución da una buena solución explícita con plt.setp( axs[1].xaxis.get_majorticklabels(), rotation=70 )

Una solución fácil que evita pasar por encima de los ticklabes es simplemente usar

fig.autofmt_xdate()

Este comando gira automáticamente las etiquetas del eje x y ajusta su posición. Los valores predeterminados son un ángulo de rotación de 30° y una alineación horizontal “derecha”. Pero se pueden cambiar en la llamada de función.

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

El adicional bottom argumento es equivalente a establecer plt.subplots_adjust(bottom=bottom)que permite establecer el relleno de los ejes inferiores en un valor mayor para alojar las etiquetas rotadas.

Básicamente, aquí tiene todas las configuraciones que necesita para tener un buen eje de fecha en un solo comando.

A buen ejemplo se puede encontrar en la página de matplotlib.

Otra forma de aplicarhorizontalalignment y rotation a cada etiqueta de marca está haciendo un for Recorra las etiquetas de marca que desea cambiar:

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 range(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")

Y aquí hay un ejemplo si desea controlar la ubicación de los ticks mayores y menores:

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 range(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")

Claramente llegué tarde, pero hay un ejemplo oficial que usa

plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor")

para rotar las etiquetas manteniéndolas correctamente alineadas con las marcas, lo cual es limpio y fácil.

Árbitro: https://matplotlib.org/stable/gallery/images_contours_and_fields/image_annotated_heatmap.html

Simplemente use

ax.set_xticklabels(label_list, rotation=45)