Matplotlib 子图中的刻度标签旋转

在数据可视化中，Matplotlib是一个广泛使用的Python库。Matplotlib提供了丰富的图表类型，能够满足各种需求。其中，子图是一种常见的展示形式。如果子图刻度标签太长，就需要旋转刻度标签。本文将介绍如何在Matplotlib子图中旋转刻度标签。

阅读更多：Matplotlib 教程

Matplotlib子图

首先，让我们创建两个示例子图。以下代码创建一个包含两个子图的图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(6, 6))
axs[0].plot(x, y)
axs[0].set_title('Subplot 1')

axs[1].plot(x, y)
axs[1].set_title('Subplot 2')

plt.show()

我们可以看到，这个图表中包含了两个子图。第一个子图显示了sin函数的曲线，第二个子图显示了相同的曲线。现在，让我们探讨如何旋转刻度标签。

旋转刻度标签

在Matplotlib中，刻度标签可以通过set_xticklabels()或set_yticklabels()方法来修改。以下代码旋转了第一个子图的x轴刻度标签：

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(6, 6))
axs[0].plot(x, y)
axs[0].set_title('Subplot 1')

labels = axs[0].get_xticklabels()
plt.setp(labels, rotation=45)

plt.show()

我们首先用get_xticklabels()方法获取x轴刻度标签，然后用setp()方法将它们旋转了45度。

我们可以看到，第一个子图的x轴刻度标签被旋转了45度。现在，让我们将其应用于第二个子图。

旋转子图中的刻度标签

有时候，我们需要旋转所有子图中的刻度标签。下面的代码显示了如何旋转两个子图中的x轴和y轴刻度标签：

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(6, 6))
axs[0].plot(x, y)
axs[0].set_title('Subplot 1')

labels = axs[0].get_xticklabels()
plt.setp(labels, rotation=45)

labels = axs[1].get_xticklabels()
plt.setp(labels, rotation=45)

labels = axs[1].get_yticklabels()
plt.setp(labels, rotation=45)

plt.show()

我们可以看到，在第一个子图中，仅仅旋转了x轴刻度标签。而在第二个子图中，既旋转了x轴的刻度标签，也旋转了y轴的刻度标签。这种方法适用于任何数量的子图。