python - Matplotlib 显示重叠的 x-tick 标签

Question

请看下图:

这是这个大图的子图:

我发现它有两个问题。首先，x 轴标签相互重叠(这是我的主要问题)。第二。 x 轴次要网格线的位置似乎有点不稳定。在图表的左侧，它们看起来间隔适当。但在右侧，它们似乎挤满了主要网格线......好像主要网格线位置不是次要刻度线位置的正确倍数。

我的设置是我有一个名为 df 的 DataFrame，它的行上有一个 DatetimeIndex 和一个名为 value 的列，其中包含 float 。如有必要，我可以在要点中提供 df 内容的示例。十几行 df 在这篇文章的底部供引用。

这是生成图形的代码:

now = dt.datetime.now()

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 8), dpi=200)
for i, d in enumerate([360, 30, 7, 1]):
    ax = axes.flatten()[i]
    earlycut = now - relativedelta(days=d)
    data = df.loc[df.index>=earlycut, :]
    ax.plot(data.index, data['value'])
    ax.xaxis_date()

    ax.get_xaxis().set_minor_locator(mpl.ticker.AutoMinorLocator())
    ax.get_yaxis().set_minor_locator(mpl.ticker.AutoMinorLocator())

    ax.grid(b=True, which='major', color='w', linewidth=1.5)
    ax.grid(b=True, which='minor', color='w', linewidth=0.75)

让 x 轴标签停止相互重叠(在四个子图中)的最佳选择是什么？另外，单独(但不那么紧急)，左上角子图中的小勾号问题是怎么回事？

我使用的是 Pandas 0.13.1、numpy 1.8.0 和 matplotlib 1.4.x。

这里有一小段 df 供引用:

                                    id scale  tempseries_id    value
timestamp                                                           
2014-11-02 14:45:10.302204+00:00  7564     F              1  68.0000
2014-11-02 14:25:13.532391+00:00  7563     F              1  68.5616
2014-11-02 14:15:12.102229+00:00  7562     F              1  68.9000
2014-11-02 14:05:13.252371+00:00  7561     F              1  69.0116
2014-11-02 13:55:11.792191+00:00  7560     F              1  68.7866
2014-11-02 13:45:10.782227+00:00  7559     F              1  68.6750
2014-11-02 13:35:10.972248+00:00  7558     F              1  68.4500
2014-11-02 13:25:10.362213+00:00  7557     F              1  68.1116
2014-11-02 13:15:10.822247+00:00  7556     F              1  68.2250
2014-11-02 13:05:10.102200+00:00  7555     F              1  68.5616
2014-11-02 12:55:10.292217+00:00  7554     F              1  69.0116
2014-11-02 12:45:10.382226+00:00  7553     F              1  69.3500
2014-11-02 12:35:10.642245+00:00  7552     F              1  69.2366
2014-11-02 12:25:12.642255+00:00  7551     F              1  69.1250
2014-11-02 12:15:11.122382+00:00  7550     F              1  68.7866
2014-11-02 12:05:11.332224+00:00  7549     F              1  68.5616
2014-11-02 11:55:11.662311+00:00  7548     F              1  68.2250
2014-11-02 11:45:11.122193+00:00  7547     F              1  68.4500
2014-11-02 11:35:11.162271+00:00  7546     F              1  68.7866
2014-11-02 11:25:12.102211+00:00  7545     F              1  69.2366
2014-11-02 11:15:10.422226+00:00  7544     F              1  69.4616
2014-11-02 11:05:11.412216+00:00  7543     F              1  69.3500
2014-11-02 10:55:10.772212+00:00  7542     F              1  69.1250
2014-11-02 10:45:11.332220+00:00  7541     F              1  68.7866
2014-11-02 10:35:11.332232+00:00  7540     F              1  68.5616
2014-11-02 10:25:11.202411+00:00  7539     F              1  68.2250
2014-11-02 10:15:11.932326+00:00  7538     F              1  68.5616
2014-11-02 10:05:10.922229+00:00  7537     F              1  68.9000
2014-11-02 09:55:11.602357+00:00  7536     F              1  69.3500

编辑:尝试 fig.autofmt_xdate():我不认为这会奏效。这似乎对左侧的两个图和右侧的两个图都使用了相同的 x-tick 标签。鉴于我的数据，这是不正确的。请看下面有问题的输出:

Answer 1

好的，终于搞定了。诀窍是使用 plt.setp 手动旋转刻度标签。使用 fig.autofmt_xdate() 不起作用，因为当您的图中有多个子图时，它会做一些意想不到的事情。这是带有输出的工作代码:

for i, d in enumerate([360, 30, 7, 1]):
    ax = axes.flatten()[i]
    earlycut = now - relativedelta(days=d)
    data = df.loc[df.index>=earlycut, :]
    ax.plot(data.index, data['value'])

    ax.get_xaxis().set_minor_locator(mpl.ticker.AutoMinorLocator())
    ax.get_yaxis().set_minor_locator(mpl.ticker.AutoMinorLocator())

    ax.grid(b=True, which='major', color='w', linewidth=1.5)
    ax.grid(b=True, which='minor', color='w', linewidth=0.75)

    plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, horizontalalignment='right')

fig.tight_layout()

顺便说一句，前面关于 matplotlib 的一些东西永远占用的评论在这里非常有趣。我正在使用树莓派作为远程位置的气象站。它正在收集数据并通过网络提供结果。天啊，天啊，想把这些图形放出来真的让人喘不过气来。