python - Seaborn/Matplotlib 日期轴条形图次要-主要刻度格式

Question

我正在构建一个 Seaborn 条形图。 x 轴是日期，y 轴是整数。

我想格式化日期的主要/次要刻度。我希望星期一的刻度线为粗体和不同的颜色(即“主要刻度线”)，而本周剩余的时间则不那么粗体。

我无法在 x 轴上获得主要和次要刻度格式以使用 Seaborn 条形图。我被难住了，因此转向这里寻求帮助。

我从回答这个问题的 stackoverflow 示例开始:Pandas timeseries plot setting x-axis major and minor ticks and labels

如果我对它进行简单的修改以使用 Seaborn 条形图并且我丢失了 X 轴刻度:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates

import seaborn as sns

idx = pd.date_range('2011-05-01', '2011-07-01')
s = pd.Series(np.random.randn(len(idx)), index=idx)

###########################################
## Swap out these two lines of code:
#fig, ax = plt.subplots()
#ax.plot_date(idx.to_pydatetime(), s, 'v-')

## with this one
ax = sns.barplot(idx.to_pydatetime(), s)
###########################################

ax.xaxis.set_minor_locator(dates.WeekdayLocator(byweekday=(1),
                                                interval=1))
ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%d\n%a'))
ax.xaxis.grid(True, which="minor")
ax.yaxis.grid()
ax.xaxis.set_major_locator(dates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('\n\n\n%b\n%Y'))
plt.tight_layout()

## save the result to a png instead of plotting to screen:
myFigure = plt.gcf()
myFigure.autofmt_xdate()
myFigure.set_size_inches(11,3.8)

plt.title('Example Chart', loc='center')

plt.savefig('/tmp/chartexample.png', format='png', bbox_inches='tight')

我尝试了多种方法，但 Seaborn 中的某些东西似乎覆盖或撤消了任何对长轴和短轴格式化的尝试，当我使用 set_xticklabels() 时，我已经设法为所有刻度做了一些简单的样式之外的尝试。 .

我可以使用 MultipleLocator() 对主要刻度进行格式化。 ，但我无法在次要刻度上获得任何格式。

我也尝试过 myFigure.autofmt_xdate()看看它是否会有所帮助，但它似乎也不喜欢同一轴上混合的主要和次要刻度。

Answer 1

我在尝试解决同样的问题时遇到了这个问题。基于来自@mwaskom 的有用指针(像箱线图这样的分类图失去了它们的结构，只是变成了以日期命名的类别)并最终在 Python 中进行了定位和格式化，如下所示:

from datetime import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates
import seaborn as sns

idx = pd.date_range('2011-05-01', '2011-07-01')
s = pd.Series(np.random.randn(len(idx)), index=idx)

fig, ax = plt.subplots(figsize = (12,6))
ax = sns.barplot(idx.to_pydatetime(), s, ax = ax)

major_ticks = []
major_tick_labels = []
minor_ticks = []
minor_tick_labels = []

for loc, label in zip(ax.get_xticks(), ax.get_xticklabels()):
  when = datetime.strptime(label.get_text(), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
  if when.day == 1:
    major_ticks.append(loc)
    major_tick_labels.append(when.strftime("\n\n\n%b\n%Y"))
  else:
    minor_ticks.append(loc)
    if when.weekday() == 0:
      minor_tick_labels.append(when.strftime("%d\n%a"))
    else:
      minor_tick_labels.append(when.strftime("%d"))

ax.set_xticks(major_ticks)
ax.set_xticklabels(major_tick_labels)
ax.set_xticks(minor_ticks, minor=True)
ax.set_xticklabels(minor_tick_labels, minor=True)

当然，您不必根据解析从数据安装的标签来设置刻度，如果从源数据开始并保持索引对齐更容易，但我更喜欢有一个单一的事实来源.

您还可以通过获取相关标签的 Text 对象并调用 set_ 来处理单个标签上的字体粗细、旋转等问题。方法。