plt.subplots设置横坐标旋转角度
时间: 2023-11-14 21:08:47 浏览: 121
可以使用 `plt.xticks(rotation=角度)` 来设置横坐标的旋转角度,其中 `角度` 为旋转的角度值。例如,如果要将横坐标旋转45度,可以使用以下代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制图形
# ...
# 设置横坐标旋转角度为45度
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
```
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定义绘制涨跌幅的函数 def plot_k_line(df): fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,8)) # 绘图窗口大小 # 获取“股票名称”列的值作为标题 title = df['name'][1] plt.title(title, fontsize=18) # 标题 # 绘制参考线 (df['close']-df['open']).plot(grid=True, color='red', label='每日涨跌(收盘价-开盘价)').axhline(y=0, color='black', lw=2) ax.legend(frameon=False) plt.xlabel('6-12月份', fontsize=14) # 横坐标 plt.ylabel('涨跌幅度', fontsize=14) #纵坐标 # 刻度标记大小 # axis 可选择参数 x,y,both plt.tick_params(axis='both',labelsize=13) # 设置横坐标主刻度为月份,并将刻度标签的格式设置为"年-月" ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体 横坐标日期与表格中不对应,如何修改
要修改横坐标日期与表格中不对应的问题,您可以在绘制图表之前将日期格式转换为相同的格式。例如,您可以使用`pd.to_datetime()`将日期转换为统一的日期格式。以下是修改后的代码示例:
```
# 导入 datetime 模块
from datetime import datetime
# 定义绘制涨跌幅的函数
def plot_k_line(df):
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,8)) # 绘图窗口大小
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title = df['name'][1]
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# 将日期转换为统一的格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')
# 绘制参考线
(df['close']-df['open']).plot(grid=True, color='red', label='每日涨跌(收盘价-开盘价)').axhline(y=0, color='black', lw=2)
ax.legend(frameon=False)
plt.xlabel('6-12月份', fontsize=14) # 横坐标
plt.ylabel('涨跌幅度', fontsize=14) #纵坐标
# 刻度标记大小
# axis 可选择参数 x,y,both
plt.tick_params(axis='both',labelsize=13)
# 设置横坐标主刻度为月份,并将刻度标签的格式设置为"年-月"
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m'))
ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度
font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性
plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体
```
在上述代码中,我们使用了`pd.to_datetime()`将`date`列中的日期格式转换为`'%Y-%m-%d'`格式,以确保它们与横坐标标签格式相同。
# 统计性描述 print(df1.describe()) # 将日期转换为数字 df1['date'] = df1['date'].apply(lambda x: date2num(pd.to_datetime(x))) # 获取日期数据的最小值和最大值 date_min = mdates.date2num(df1['date'].min()) date_max = mdates.date2num(df1['date'].max()) # 绘制K线图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df1['date'], df1['close'], label='Close') ax.plot(df1['date'], df1['open'], label='Open') ax.plot(df1['date'], df1['high'], label='High') ax.plot(df1['date'], df1['low'], label='Low') ax.legend() ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Price') ax.set_title('坤彩科技') # 设置横轴的显示格式和间隔 #from matplotlib.dates import MonthLocator, DateFormatter #ax.xaxis.set_major_locator(MonthLocator()) # 设置横坐标主刻度为月份 #ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) # 设置刻度标签的格式为"年-月",可以根据需要进行修改 ax.xaxis.set_major_locator(YearLocator(base=1)) # 设置横坐标主刻度为年份 ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y')) # 设置刻度标签的格式为"年" ax.xaxis.set_minor_locator(MonthLocator(bymonth=(3, 6, 9, 12))) # 设置横坐标次刻度为季度 ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体 plt.savefig('a1.jpg') # 保存图表 plt.show() # 显示图表 写一个循环,相同上述绘图,从1到14
可以将上述绘图的代码放在一个函数中,然后使用循环调用这个函数实现从1到14的绘图。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.dates import YearLocator, DateFormatter, MonthLocator
import matplotlib.font_manager as fm
# 定义绘制K线图的函数
def plot_k_line(df):
# 将日期转换为数字
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: mdates.date2num(pd.to_datetime(x)))
# 获取日期数据的最小值和最大值
date_min = mdates.date2num(df['date'].min())
date_max = mdates.date2num(df['date'].max())
# 绘制K线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['date'], df['close'], label='Close')
ax.plot(df['date'], df['open'], label='Open')
ax.plot(df['date'], df['high'], label='High')
ax.plot(df['date'], df['low'], label='Low')
ax.legend()
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Price')
ax.set_title('坤彩科技')
# 设置横轴的显示格式和间隔
ax.xaxis.set_major_locator(YearLocator(base=1)) # 设置横坐标主刻度为年份
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y')) # 设置刻度标签的格式为"年"
ax.xaxis.set_minor_locator(MonthLocator(bymonth=(3, 6, 9, 12))) # 设置横坐标次刻度为季度
ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度
font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性
plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体
plt.show() # 显示图表
# 循环调用绘图函数
for i in range(1, 15):
filename = f'data{i}.csv' # 根据数据文件名字生成文件路径
df = pd.read_csv(filename) # 读取数据
plot_k_line(df) # 绘制K线图
plt.savefig(f'a{i}.jpg') # 保存图表
```
注意:上述代码中需要将数据文件命名为`data1.csv`、`data2.csv`、`data3.csv`...`data14.csv`,并且放在当前目录下。
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