matplotlib子图横坐标倾斜

在matplotlib中，可以通过设置横坐标的旋转角度来实现子图横坐标倾斜的效果。具体实现方法如下：
1. 导入matplotlib.pyplot和matplotlib.ticker模块。
2. 创建子图对象fig,ax = plt.subplots(1,1)。
3. 使用plt.xticks(rotation=角度)设置横坐标显示的角度，角度是逆时针，自己看。
4. 使用ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(密度))设置横坐标的密度。
5. 绘制子图。

范例：假设我们要绘制一个子图，横坐标为1到9，纵坐标为1到3，横坐标密度为3，横坐标旋转角度为45度，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

fig,ax = plt.subplots(1,1)
plt.xticks(rotation=45)
tick_spacing = 3
x_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
y_list = '1 1 1 2 2 2 3 3 3'.split()
ax.plot(x_list,y_list)
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))
plt.show()

相关问题

matplotlib 子图共享坐标轴

Matplotlib子图共享坐标轴是指在多个子图中共享x轴或y轴，以便更好地比较和分析数据。在Matplotlib中，可以使用subplot()函数或GridSpec类来创建子图，并使用sharex或sharey参数来指定共享哪个轴。此外，还可以使用subplots()函数创建多个子图，并使用sharex或sharey参数来指定共享哪个轴。共享坐标轴可以使得多个子图之间的比较更加直观和方便。

matplotlib 子图和坐标轴有什么区别

Matplotlib中的子图（Subplot）和坐标轴（Axes）是两个不同的概念。

子图是指在一个大的画布（Figure）中，将其分割成若干个小的区域，每个区域可以绘制一个独立的图形。通过subplot()函数可以创建子图，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) # 2行2列，第1个子图
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) # 2行2列，第2个子图
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) # 2行2列，第3个子图
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) # 2行2列，第4个子图

plt.show()

上述代码创建了一个2x2的子图，可以在每个子图中绘制不同的图形。

而坐标轴则是指绘制在子图中的坐标系，可以用来定位和绘制图形。在每个子图中，都可以通过add_subplot()函数创建一个坐标轴，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) # 2行2列，第1个子图
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) # 2行2列，第2个子图
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) # 2行2列，第3个子图
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) # 2行2列，第4个子图

ax1.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
ax2.scatter([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
ax3.hist([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 5])
ax4.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])

plt.show()

上述代码创建了一个2x2的子图，并在每个子图中创建了一个坐标轴，可以在每个坐标轴中绘制不同类型的图形。