Modifier le texte de l'étiquette de coche

Je souhaite apporter quelques modifications à quelques étiquettes de tick sélectionnées dans un tracé.

Par exemple, si je le fais:

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

la taille de la police et l'orientation de l'étiquette à cocher sont modifiées.

Cependant, si essayez:

label.set_text('Foo')

l'étiquette de coche n'est pas modifiée. Aussi si je le fais:

print label.get_text()

rien n'est imprimé.

Voici un peu plus d'étrangeté. Quand j'ai essayé ceci:

 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()

Seules les chaînes vides sont imprimées, mais le tracé contient des graduations intitulées «0,0», «0,5», «1,0», «1,5» et «2,0».

Mise en garde: à moins que les ticklabels soient déjà définis sur une chaîne (comme c'est généralement le cas par exemple dans un boxplot), cela ne fonctionnera pas avec une version de matplotlib plus récente que 1.1.0. Si vous travaillez avec le maître github actuel, cela ne fonctionnera pas. Je ne sais pas encore quel est le problème ... Ce peut être un changement involontaire, ou ce peut ne pas être ...

Normalement, vous feriez quelque chose dans ce sens:

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()

Pour comprendre la raison pour laquelle vous devez sauter à travers tant de cerceaux, vous devez comprendre un peu plus la structure de matplotlib.

Matplotlib évite délibérément de faire un positionnement "statique" des tiques, etc., à moins que cela ne soit explicitement demandé. L'hypothèse est que vous voudrez interagir avec l'intrigue, et donc les limites de l'intrigue, les ticks, les ticklabels, etc. changeront dynamiquement.

Par conséquent, vous ne pouvez pas simplement définir le texte d'une étiquette de tick donnée. Par défaut, il est réinitialisé par le localisateur et le formateur de l'axe chaque fois que le tracé est tracé.

Cependant, si les localisateurs et les formateurs sont définis pour être statiques ( FixedLocatoret FixedFormatter, respectivement), les étiquettes de graduation restent les mêmes.

C'est ce set_*ticklabelsou ax.*axis.set_ticklabelsfait.

J'espère que cela explique un peu plus clairement pourquoi changer une étiquette de tique individuelle est un peu compliqué.

Souvent, ce que vous voulez réellement faire, c'est simplement annoter une certaine position. Dans ce cas, regardez annotateplutôt.

On peut aussi le faire avec pylab et xticks

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

Dans les versions plus récentes de matplotlib, si vous ne définissez pas les étiquettes de tick avec un tas de strvaleurs, elles le sont ''par défaut (et lorsque le tracé est tracé, les étiquettes sont simplement les valeurs de ticks). Sachant cela, pour obtenir la sortie souhaitée, il faudrait quelque chose comme ceci:

>>> 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()

et le résultat:

et maintenant si vous cochez la _xticklabels, ils ne sont plus un tas de ''.

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

Il fonctionne dans les versions de 1.1.1rc1à la version actuelle 2.0.

Cela fait un moment que cette question n'a pas été posée. À ce jour ( matplotlib 2.2.2) et après quelques lectures et essais, je pense que la meilleure / bonne façon est la suivante:

Matplotlib a un module nommé tickerqui "contient des classes pour prendre en charge la localisation et le formatage des ticks entièrement configurables" . Pour modifier une coche spécifique de l'intrigue, la procédure suivante fonctionne pour moi:

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()

Caveat! xest la valeur de la tique et possa position relative dans l'ordre dans l'axe. Notez que posprend des valeurs commençant par 1, pas 0comme d'habitude lors de l'indexation.

Dans mon cas, j'essayais de formater l' y-axishistogramme avec des valeurs de pourcentage. mtickera une autre classe nommée PercentFormatterqui peut le faire facilement sans avoir besoin de définir une fonction distincte comme précédemment:

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()

Dans ce cas, xmaxc'est la valeur des données qui correspond à 100%. Les pourcentages sont calculés comme x / xmax * 100, c'est pourquoi nous corrigeons xmax=1.0. Est également decimalsle nombre de décimales à placer après le point.

La classe axes a une fonction set_yticklabels qui vous permet de définir les étiquettes de tick, comme ceci:

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

ax.set_xticklabels(group_labels)

Je travaille toujours sur la raison pour laquelle votre exemple ci-dessus n'a pas fonctionné.

Cela marche:

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)

Cela fonctionne également dans matplotlib 3:

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

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

Si vous ne travaillez pas avec figet axque vous souhaitez modifier toutes les étiquettes (par exemple pour la normalisation), vous pouvez le faire:

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

Essaye ça :

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

tu peux faire:

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

draw()