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。

我想为日期设置 major/minor 刻度的格式。我希望星期一的刻度为粗体和不同的颜色（即 "major ticks"），而本周其余时间则不那么粗体。

我无法在 x 轴上获得主要和次要刻度格式来处理 Seaborn 条形图。我很困惑，因此转向这里寻求帮助。

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

如果我对其进行简单修改以使用 Seaborn 条形图，我会丢失 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')

我已经尝试了多种方法，但 Seaborn 中的一些东西似乎正在覆盖或撤销我已经设法烹制的任何长轴和短轴格式的尝试，但超出了 的一些简单样式当我使用 set_xticklabels().

时，所有 滴答作响

我可以通过使用 MultipleLocator() 只对主要刻度进行格式化，但我无法对次要刻度进行任何格式化。

我也尝试过 myFigure.autofmt_xdate() 看看它是否有帮助，但它似乎也不喜欢在同一轴上混合主要和次要刻度。

Answer 1

我在尝试解决同样的问题时遇到了这个问题。基于@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：

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，如果从源数据开始并保持索引对齐更容易，则不必根据分析从数据安装的标签来设置刻度，但我更喜欢单一事实来源。

您还可以通过获取相关标签的 Text 对象并对其调用 set_ 方法，在单个标签上搞乱字体粗细、旋转等。

Seaborn/Matplotlib 日期轴条形图次要-主要刻度格式

Seaborn/Matplotlib Date Axis barplot minor-major tick formatting

python

datetime

matplotlib

seaborn