Python-matplotlib：调整坐标轴位置、标签位置和标签方向，以及X轴刻度标签位置

2023-09-04 20:52

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一、默认情况下绘图

本例使用我国1953-2021年的“人均GDP同比增长率（%）”来进行演示，数据来源于wind，数据概况如下：

GDP = [13.1, 1.8, 4.6, 12.7, 2.4, 18.4, 6.9, -0.2, -26.5, -6.3, 7.6,        15.5, 14.2, 7.6, -8.1, -6.5, 13.8, 16.1, 4.2, 1.3, 5.3, 0.2,        6.8, -3.1, 6.1, 10.2, 6.2, 6.5, 3.8, 7.4, 9.2, 13.7, 11.9, 7.3,        9.9, 9.4, 2.6, 2.4, 7.8, 12.8, 12.6, 11.8, 9.8, 8.8, 8.1, 6.8,        6.7, 7.6, 7.6, 8.4, 9.4, 9.5, 10.7, 12.1, 13.6, 9.1, 8.9, 10.1,        9.0, 7.1, 7.1, 6.8, 6.4, 6.2, 6.3, 6.3, 5.6, 2.1, 8.0]Year = [1953, 1954, 1955, 1956, 1957, 1958, 1959, 1960, 1961, 1962,         1963, 1964, 1965, 1966, 1967, 1968, 1969, 1970, 1971, 1972,         1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1978, 1979, 1980, 1981, 1982,         1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992,         1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002,         2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012,         2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021]

简单参数情况下，绘图代码如下：

plt.figure(figsize=(6,4),dpi=100)plt.plot(Year, GDP,         color='darkblue',         linewidth='0.8',         label='中国人均GDP年实际增速')plt.xlabel('年份')plt.ylabel('人均GDP同比增长（%）') plt.legend(loc='lower right')plt.grid(alpha=0.4,linestyle=':')plt.show()

代码执行效果如下图：

二、对图表进行调整

调整要求：

调整坐标上方和右方坐标轴；

将X轴调整至y=0处；

将y轴标签“人均GDP同比增长（%）”调整至y轴上方，并调整方向为水平；

将x轴调整后，刻度标签跟随移动，我们将x轴刻度标签保留在图表最下方。

（一）调整坐标轴

去掉坐标的上方和右方坐标轴，再将X轴移动到y=0处。

plt.figure(figsize=(6,4),dpi=100)plt.plot(Year, GDP,         color='darkblue',         linewidth='0.8',         label='中国人均GDP年实际增速')ax = plt.subplot()ax.spines['top'].set_visible(False) #设置坐标轴,下同ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))plt.xlabel('年份')plt.ylabel('人均GDP同比增长（%）') plt.legend(loc='lower right')plt.grid(alpha=0.4,linestyle=':')plt.show()

调整坐标轴和调整X轴的效果如下：

（二）调整X轴、Y轴标签位置、方向和X轴刻度标签位置

下面请看代码，代码中的参数的相关数据可以根据实际需要进行调整：

plt.figure(figsize=(6,4),dpi=100)plt.plot(Year, GDP,         color='darkblue',         linewidth='0.8',         label='中国人均GDP年实际增速')ax = plt.subplot()ax.spines['top'].set_visible(False)  #设置坐标轴，下同ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))plt.xlabel('年份',           labelpad=-12,  #调整x轴标签与x轴距离           x=1.04,  #调整x轴标签的左右位置           fontsize=9)plt.ylabel('人均GDP同比增长（%）',           labelpad=-40,  #调整y轴标签与y轴的距离           y=1.02,  #调整y轴标签的上下位置           rotation=0,fontsize=9) plt.xticks(np.arange(1953,2024,5),           rotation=45,           position=(0,-29), #调整年份的位置，让远离了x轴           fontsize=9) plt.yticks(np.arange(-30,21,5),fontsize=9)plt.legend(fontsize=9,           bbox_to_anchor=(0.7,-0.1), #图例的框位置，调整到坐标轴外           frameon=False)  #图例的边框开关plt.grid(alpha=0.4,linestyle=':')plt.show()

调整坐标轴标签，以及x轴刻度标签位置的效果如下：