如何向海运地物级别图中的每个地块添加x轴标签

How to add x-axis labels to every plot in a seaborn figure-level plot(如何向海运地物级别图中的每个地块添加x轴标签)

本文介绍了如何向海运地物级别图中的每个地块添加x轴标签的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我正在使用Seborn绘制因子图。 总共有4个‘子图’(并且使用col_wrap =2,所以我有2行,每行包含2个子图)。只有栅格最底部的两个子图有x轴标签(我相信这是默认的)。 是否可以配置因子图,使4个图中的每一个都有x轴标签?(我在文档或StackOverflow上找不到此选项)

更新

以下是代码(在因子网格上生成4个时间序列图):

数据帧(Df)如下所示:

Company     Date        Value
ABC         08/21/16    500
ABC         08/22/16    600
ABC         08/23/16    650
DEF         08/21/16    625
DEF         08/22/16    675
DEF         08/23/16    680
GHI         08/21/16    500
GHI         08/22/16    600
GHI         08/23/16    650
JKL         08/21/16    625
JKL         08/22/16    675
JKL         08/23/16    680


import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns 

df = pd.read_csv(the_file_name.csv)

g = sns.factorplot(data=df,
                   x='Date',
                   y='Value',
                   col='Company',
                   col_wrap=2,
                   sharey=False)
g.set_xlabels('')
g.set_ylabels('product count')
g.set_xticklabels(rotation=45)
plt.show()

您会注意到x轴日期显示在底部2个图中。我希望x轴日期也能显示在最上面的两个曲线图上。

谢谢!

matplotlib

我不确定在seaborn中有什么方法可以做到这一点,但是您可以使用matplotlibAxes实例来做到这一点。

例如,这里我们将使用setpxticklabels中的所有轴的xticklabels设置为可见(g)。注意,我在这里也设置了旋转,因为seborn不会旋转上面一行上的ticklabels

最后,我使用subplots_adjust增加了子图之间的间距,以便为刻度标签留出空间。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns 
from io import StringIO

the_file_name = StringIO(u"""
Company,Date,Value
ABC,08/21/16,500
ABC,08/22/16,600
ABC,08/23/16,650
DEF,08/21/16,625
DEF,08/22/16,675
DEF,08/23/16,680
GHI,08/21/16,500
GHI,08/22/16,600
GHI,08/23/16,650
JKL,08/21/16,625
JKL,08/22/16,675
JKL,08/23/16,680
""")

df = pd.read_csv(the_file_name)

g = sns.factorplot(data=df,
                   x='Date',
                   y='Value',
                   col='Company',
                   col_wrap=2,
                   sharey=False)
g.set_xlabels('')
g.set_ylabels('product count')

for ax in g.axes:
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=True, rotation=45)

plt.subplots_adjust(hspace=0.3)

plt.show()

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