python散点图横坐标文字倾斜

Python031

python散点图横坐标文字倾斜,第1张

在 python 中使用 matplotlib 绘制散点图时，可以使用 xtick.set_rotation() 函数来设置 x 轴刻度标签的旋转角度。例如，要将 x 轴刻度标签倾斜 45 度，可以使用以下代码：

Copy code

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图

plt.scatter(x, y)

# 获取 x 轴的刻度对象

xticks = plt.gca().get_xticks()

# 设置 x 轴刻度标签的旋转角度

plt.gca().set_xticklabels(xticks, rotation=45)

# 显示图形

plt.show()

在这段代码中，我们使用 plt.scatter() 函数绘制散点图，然后使用 plt.gca().get_xticks() 函数获取 x 轴的刻度对象。接着，我们使用 plt.gca().set_xticklabels() 函数设置 x 轴刻度标签的旋转角度，最后使用 plt.show() 函数显示图形。

注意：在调用 plt.scatter() 函数之前，需要先设置 x 和 y 轴的数据。

接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急....

当然， 这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我们先看下实现后的效果！

这个效果自然就比之前的好多了！

实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看官方文档了： https://www.osgeo.cn/matplotlib/contents.html

实现思路：

matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数： https://www.osgeo.cn/matplotlib/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html?highlight=scatter#matplotlib.pyplot.scatter

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))

其中：

1、c参数为计算的散点密度；

2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见：

https://www.osgeo.cn/matplotlib/gallery/color/colormap_reference.html

3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。

https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormapnorms.html

（这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize）

作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！