[英]x-labels rendered twice on matplotlib plot
我有一个在 x 轴上使用 9 个标签的图。 但是,由于我已将绘图分成两个轴,因此由于某种原因,它似乎需要 18 个标签(因此添加了空字符串列表)。
这似乎使 x-labels 被渲染两次,使它们看起来有一个粗体字。 附上问题的图片。
这是我正在使用的当前代码。 我为代码的质量道歉。 我是 matplotlib 的新手。
benchmark_data = all_benchmark_data[loader.pingpongKey]
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(9,7), dpi=80)
fig.subplots_adjust(hspace=0.05)
ax1.boxplot(benchmark_data.values())
ax2.boxplot(benchmark_data.values())
ax1.set_ylim(380, 650)
ax2.set_ylim(110, 180)
# hide the spines between ax and ax2
ax1.spines.bottom.set_visible(False)
ax2.spines.top.set_visible(False)
ax1.xaxis.tick_top()
ax1.tick_params(labeltop=False) # don't put tick labels at the top
ax2.xaxis.tick_bottom()
ax1.tick_params(axis='both', labelsize=10)
ax2.tick_params(axis='both', labelsize=10)
xlabels = ['', '', '', '', '', '', '', '', ''] + (list(benchmark_data.keys()))
ax1.set_xticklabels(xlabels)
ax1.set_ylabel('Time (ms)', fontsize=10)
ax1.yaxis.set_label_coords(-0.06,0)
#ax2.set_ylabel('Time (ms)', fontsize=10)
plt.xticks(fontsize=10, rotation=45)
ax1.yaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(nbins=5, min_n_ticks=5))
ax2.yaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(nbins=5, min_n_ticks=5))
d = .5 # proportion of vertical to horizontal extent of the slanted line
kwargs = dict(marker=[(-1, -d), (1, d)], markersize=12,
linestyle="none", color='k', mec='k', mew=1, clip_on=False)
ax1.plot([0, 1], [0, 0], transform=ax1.transAxes, **kwargs)
ax2.plot([0, 1], [1, 1], transform=ax2.transAxes, **kwargs)
plt.tight_layout()
plt.savefig('plots/boxplots/' + loader.pingpongKey + '-boxplot.png',
bbox_inches='tight')
因为您使用的是sharex=True
,所以第二次绘制箱线图时,您将创建另外 9 个添加到轴的刻度(这在ax1
和ax2
之间是共同的)。 您的解决方案是关闭sharex
(无论如何,轴都会对齐)并在 ax2 上设置ax2
:
# No sharex.
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(9,7), dpi=80)
# ...
# Set ticks for ax2 instead of ax1 and only the 9 labels are needed.
ax2.set_xticklabels(list(benchmark_data.keys()))
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