Achsenanpassung
Anpassung der Ticks
Um Ticks in einem Diagramm anzupassen, verwenden Sie die Funktionen des pyplot-Moduls:
xtickszur Anpassung der x-Achse;ytickszur Anpassung der y-Achse.
Beide Funktionen folgen derselben Syntax und besitzen zwei Hauptparameter:
ticksdefiniert die Positionen, an denen die Ticks erscheinen sollen. Es kann jede array-ähnliche Struktur verwendet werden. Um Ticks vollständig zu entfernen, übergeben Sie eine leere Liste;labelsweist jeder Tick-Position einen individuellen Text zu. Dieser Parameter muss zusammen mitticksverwendet werden.
Zusätzlich können Sie weitere Schlüsselwortargumente angeben, um das Aussehen der Beschriftungen zu gestalten und deren Darstellung zu steuern.
Nachfolgend ist eines der kürzlich erstellten Diagramme dargestellt:
Das Diagramm sieht bereits recht gut aus, jedoch wäre es vorteilhaft, mehr Jahre auf der x-Achse im Bereich von 1995 bis 2020 darzustellen. Dafür verwenden wir xticks():
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle url = 'https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv' weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0) # Plotting the data plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston') plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle') # Adding a title and legend plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures') plt.legend(loc='upper left') # Setting the x-ticks coordinates and their rotation plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30) # Displaying the plot plt.show()
Nun erscheint jedes zweite Jahr auf der x-Achse. Dies wurde durch die Verwendung der Funktion range() mit einer Schrittweite von 2 für das Argument ticks erreicht.
Zusätzlich wurden die Tick-Beschriftungen zur besseren Lesbarkeit mit dem Schlüsselwort rotation um 30 Grad gegen den Uhrzeigersinn gedreht.
Tick-Beschriftungen können auch manuell angegeben werden, indem eine Liste an das Argument labels übergeben wird (z. B. labels = ['label1', 'label2']).
Anpassung der Achsenbeschriftungen
Mit den Funktionen xlabel() und ylabel() aus dem Modul pyplot können die Beschriftungen für die x-Achse und y-Achse festgelegt werden. Diese Funktionen benötigen nur einen Parameter: die Beschriftung selbst (ein string).
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv' weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0) # Plotting the data plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston') plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle') # Adding title, legend, and labels plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures') plt.legend(loc='upper left') plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30) plt.ylabel('Temperature, °F') # Displaying the plot plt.show()
Es ist ebenfalls möglich, das Erscheinungsbild des Labels zu verändern, zum Beispiel die Schriftgröße über das Schlüsselwortargument fontsize oder die Farbe über das Schlüsselwortargument color festzulegen.
Zusätzlich gibt es den Parameter loc, der die Position des Labels angibt (standardmäßig center).
Für das x-Achsen-Label sind die Werte
'left','center'und'right'möglich;Für die y-Achse gibt es anstelle von
'left'und'right'die Optionen'top'und'bottom'.
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- Die korrekte Funktion verwenden, um
data_linearals x-Achsen-Ticks festzulegen. - Die korrekte Funktion verwenden, um
'x'als x-Achsen-Beschriftung festzulegen. 'right'als Position für die x-Achsen-Beschriftung verwenden.- Die korrekte Funktion verwenden, um
'y'als y-Achsen-Beschriftung festzulegen. 'top'als Position für die y-Achsen-Beschriftung verwenden.- Den Parameter
rotationfür die y-Achsen-Beschriftung auf0setzen.
Lösung
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