matplotlib：将条形图上的x刻度标签设置为价格范围

Question

在图上具有原始垃圾箱= array（[0，2500，5000，7500，10000，12500，15000，17500，20000，22500，25000，27500，30000，32500，35000，37500，40000，42500，45000，47500， 50000，52500，55000，57500，60000，62500，65000，67500，70000，72500，75000，77500，80000，82500，85000，87500，90000，92500，95000，97500，100000，102500]，dtype = int64）

看起来像

想要以价格范围和价格格式（例如$ 0- $ 2,500 ， $ 2,500- $ 50,000等）显示x刻度标签。 如下所示，但每个数字前都有$号

谢谢！

Answer 1

我看到了与骗局的区别。 由于您未提供MCVE，因此我将使用示例数据提供一种解决方法

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

ax.hist(np.random.normal(50000, 10000, 100000), bins=bins)
ax.set_xlim(0, 100000)

fig.canvas.draw()
labels = [i.get_text().strip('$') for i in ax.get_xticklabels()]
new_labels = [('\${:,}' + 'to' +  '\${:,}').format(int(i), int(j)) 
              for i, j in zip(labels[0:-1],labels[1:])]

ax.set_xticklabels(new_labels, rotation=45)
plt.show()

Answer 2

您可以使用pandas的cut （ doc ）和numpy的linspace （或任何等效的东西），应该可以同时生成间隔bin（n bin）和相应的bin标签（n-1）。 您可以使用$符号来丰富这些垃圾箱标签。 另请参见bins matplotlib标签直方图

使用seaborn的改编示例：

# coding=utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.normal(5000, 1000, 1000)

dataframe = pd.DataFrame(data)
dataframe = dataframe.rename({0 : 'values'}, axis='columns')
print(dataframe.head(3))
print('---------------')
cut_vals = np.linspace(start=dataframe['values'].min(),stop=dataframe['values'].max(),num=8)
bin_headers = list()

for index in range(len(cut_vals) - 1):
    header = '$ {}-{}'.format(int(cut_vals[index]), int(cut_vals[index+1]))
    bin_headers.append(header)

print(bin_headers)

print('---------------')
dataframe['categories'] = pd.cut(dataframe['values'], cut_vals, labels=bin_headers)

print('---------------')
print(dataframe.head(2))

ind = np.array(cut_vals[:-1])
width = np.array([cut_vals[i+1]-cut_vals[i] for i in range(len(cut_vals)-1)])

g = sns.distplot(dataframe['values'], bins=cut_vals, label='foo')
g.set_xticks(ind + width/2)
g.set_xticklabels(bin_headers, rotation=45)
plt.show()

输出：

        values
0  4442.338053
1  5253.443608
2  6552.700087
---------------
['$ 2080-3034', '$ 3034-3988', '$ 3988-4942', '$ 4942-5897', '$ 5897-6851', '$ 6851-7805', '$ 7805-8759']
---------------
---------------
        values   categories
0  4442.338053  $ 3988-4942
1  5253.443608  $ 4942-5897