xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()]

`xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()]` 这行代码是用来获取横轴刻度标签的文本内容。它的作用是通过遍历横轴的刻度标签，获取每个标签的文本内容，然后将这些文本内容存储在一个列表中。

具体地，`ax.get_xticklabels()`方法用于获取横轴的刻度标签，返回一个`Text`对象的列表，每个`Text`对象表示一个刻度标签。然后，通过列表推导式遍历这个列表，对于每个`Text`对象，使用`get_text()`方法获取其文本内容，并将其添加到列表中。

例如，假设我们有一个名为`ax`的子图对象，它包含了一些横轴刻度标签，我们可以使用以下代码获取这些标签的文本内容：

xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()]
print(xtick_labels)

这将输出一个包含所有横轴刻度标签文本内容的列表。我们可以根据需要对这些文本内容进行进一步的操作，例如修改标签文本、添加单位等。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(200, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) # 绘制箱线图 bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'],ax=ax,whis=3, rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: fig.plot(i+1, median, marker='--', color='red') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('200马力拖拉机箱线图.png') # 显示图形 plt.show() 没有做出折线，而且箱线图x轴标签有部分生产企业和型号没有

根据您提供的代码，绘制折线图的代码有问题。您使用了 `fig.plot` 而不是 `ax.plot`，应该修改为 `ax.plot` 才能将折线画在正确的坐标系上。此外，为了确保每个箱线图的 x 轴标签都显示，您可以使用 `plt.xticks` 来设置 x 轴标签的字体大小和旋转角度。另外，您可以使用 `ax.set_xlim` 来设置 x 轴的范围，以确保所有箱线图和折线图都在图像内。修改后的代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd  

plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 

# 读取数据 
df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') 

fig = plt.figure(figsize=(200, 30), dpi=300) 
gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) 
ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) 
ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) 

# 绘制箱线图 
bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax, whis=3, rot=90, grid=False) 

# 修改横轴标签 
xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] 
new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] 
ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) 

# 绘制折线图 
median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() 
for i, label in enumerate(xtick_labels): 
    factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) 
    median = median_dict.get(factory_jijxh, None) 
    if median is not None: 
        ax.plot(i+1, median, marker='--', color='red') 

# 设置 x 轴范围 
ax.set_xlim(0, len(xtick_labels)+1) 

# 设置 x 轴标签字体大小和旋转角度 
plt.xticks(range(1, len(xtick_labels)+1), fontsize=20, rotation=90) 

# 设置 y 轴标签字体大小 
plt.yticks(fontsize=20) 

# 调整边距，使图像居中 
plt.tight_layout() 

# 保存图像 
plt.savefig('200马力拖拉机箱线图.png') 

# 显示图形 
plt.show() 

希望这可以帮助您解决问题！

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(1000, 1000), dpi=300) # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: ax.plot(i+1, median, marker='-', color='red') # 显示图形 plt.show() 怎样使图变大

可以调整 `figsize` 参数来改变图的大小，例如将宽度设为 20，高度设为 10：

fig= plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=300)

另外，如果图显示不全，可以调整 `plt.subplots_adjust()` 来控制子图之间的间距，例如：

fig, ax = plt.subplots()
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.2, top=0.9, wspace=0.3, hspace=0.3)
bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False)

其中，`left` 和 `right` 控制左右边距，`bottom` 和 `top` 控制上下边距，`wspace` 和 `hspace` 控制子图之间的宽度和高度间距。