在Matplotlib图中，x轴上有时间，如何使长轴和短轴标签不重叠？

Question

我正在尝试从pandas DataFrame列'Time'绘制直方图，该列每天都有主要的刻度线，每小时有次要的刻度线，并且在两个“ offset”处都有标签。

到目前为止，我所拥有的是

import datetime
import random
import dateutil.parser
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

start = dateutil.parser.parse("1 January 2019")
end = dateutil.parser.parse("3 January 2019")

data = [start + (end - start) * random.random() for _ in range(1000)]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Time'])

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.hist(df['Time'], bins=mdates.drange(start, end, datetime.timedelta(hours=1)))
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d/%y'))
ax.xaxis.set_minor_locator(mdates.HourLocator())
ax.xaxis.set_minor_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
ax.xaxis.grid(True, which='minor')
ax.yaxis.grid(True)
ax.set_ylabel('Counts per hour')
fig.autofmt_xdate()
plt.tight_layout()
plt.show()

这将导致在x轴上具有重叠标签的图：

我相信我可以增加间距之间使用的小时刻度标记本身RRuleLocator为每3小时，比方说，而不是HourLocator 。 但是，如何防止每天午夜的小时标签与当天的日期标签重叠？ 有没有办法垂直偏移这两套标签？

Answer 1

当然，这只是许多可能的选项之一：我会将fontsize的顺序的填充设置为主要的ticklabel。

ax.tick_params(axis="x", which="major", pad=12)

完整的代码：

import datetime
import random
import dateutil.parser
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

start = dateutil.parser.parse("1 January 2019")
end = dateutil.parser.parse("3 January 2019")

data = [start + (end - start) * random.random() for _ in range(1000)]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Time'])

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.hist(df['Time'], bins=mdates.drange(start, end, datetime.timedelta(hours=1)))
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d/%y'))
ax.xaxis.set_minor_locator(mdates.HourLocator((0,6,12,18,)))
ax.xaxis.set_minor_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
ax.xaxis.grid(True, which='minor')
ax.yaxis.grid(True)
ax.set_ylabel('Counts per hour')

ax.tick_params(axis="x", which="major", pad=12)

plt.tight_layout()
plt.show()