如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度|极客教程

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

参考： How can I move a tick label without moving corresponding tick in Matplotlib

在使用Matplotlib进行数据可视化时，我们有时需要调整刻度标签的位置，以便更好地展示图表信息，同时保持刻度线的位置不变。本文将详细介绍如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度，并提供多个示例代码以供参考。

基础知识

在Matplotlib中，刻度标签（tick label）是指沿着坐标轴旁边显示的数值或文本标签，而刻度线（tick）则是标签旁边的小线段。通常，刻度标签的位置与刻度线是对齐的，但有时我们可能需要将它们分开设置，以达到特定的视觉效果。

要移动刻度标签而不移动刻度线，我们可以使用Matplotlib的set_tick_params方法或者直接调整Text对象的属性。下面将通过示例代码展示如何进行这些操作。

示例代码

示例1：移动x轴刻度标签

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 移动x轴刻度标签
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_verticalalignment('bottom')
    label.set_horizontalalignment('right')
    label.set_rotation(45)
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例2：移动y轴刻度标签

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 移动y轴刻度标签
for label in plt.gca().get_yticklabels():
    label.set_verticalalignment('center')
    label.set_horizontalalignment('left')
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例3：使用set_tick_params方法移动刻度标签

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 使用set_tick_params移动x轴刻度标签
plt.gca().tick_params(axis='x', which='major', pad=15)

# 设置刻度标签文本
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例4：调整刻度标签颜色和大小

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 调整刻度标签颜色和大小
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_color('red')
    label.set_fontsize(14)
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例5：旋转刻度标签

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 旋转刻度标签
plt.xticks(rotation=90)

# 设置刻度标签文本
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例6：使用set_position方法移动刻度标签

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 使用set_position移动x轴刻度标签
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_position((0, -0.05))
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例7：自定义刻度标签文本

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 自定义刻度标签文本
plt.gca().set_xticklabels(['how2matplotlib.com' for _ in plt.gca().get_xticks()])

plt.show()

示例8：使用Formatter自定义刻度标签格式

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

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 使用Formatter自定义刻度标签格式
formatter = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: f'how2matplotlib.com {x}')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(formatter)

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例9：隐藏刻度标签

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 隐藏刻度标签
plt.gca().set_xticklabels([])

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例10：在次级刻度上设置刻度标签

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

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 在次级刻度上设置刻度标签
plt.gca().xaxis.set_minor_locator(ticker.AutoMinorLocator())
plt.gca().xaxis.set_minor_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: f'how2matplotlib.com {x}'))

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例11：设置刻度标签的对齐方式

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 设置刻度标签的对齐方式
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_horizontalalignment('center')
    label.set_verticalalignment('top')
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例12：设置刻度标签的字体样式

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 设置刻度标签的字体样式
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_fontstyle('italic')
    label.set_fontweight('bold')
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例13：设置刻度标签的透明度

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 设置刻度标签的透明度
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_alpha(0.5)
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例14：设置刻度标签的旋转角度

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 设置刻度标签的旋转角度
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_rotation(30)
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例15：使用不同的字体为刻度标签设置文本

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 使用不同的字体为刻度标签设置文本
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_fontname('Comic Sans MS')
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例16：调整刻度标签到特定的位置

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 调整刻度标签到特定的位置
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_position((0, -0.1))  # 向下移动刻度标签
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例17：设置刻度标签的边框样式

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 设置刻度标签的边框样式
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_bbox(dict(facecolor='red', edgecolor='blue', alpha=0.5))
    label.set_text('how2matplotlib.com')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例18：使用LaTeX格式设置刻度标签文本

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])

# 使用LaTeX格式设置刻度标签文本
for label in plt.gca().get_xticklabels():
    label.set_text(r'\mathrm{how2matplotlib.com}\ \mu')

plt.show()

Output:

如何在Matplotlib中移动刻度标签而不移动对应的刻度

示例19：动态调整刻度标签文本

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个简单的图表
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)

# 动态调整刻度标签文本
labels = [f'how2matplotlib.com {i}' for i in range(len(plt.gca().get_xticks()))]
plt.gca().set_xticklabels(labels)

plt.show()