本文介绍了python在xaxis上旋转值不重叠的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我在这里的图表的xticks有一些问题：
任何人都可以帮忙吗？
我尝试了他们在这里所做的：日期ticks和旋转matplotlib 但无济于事。
import numpy as np from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot import mpl_toolkits.axisartist as AA 导入matplotlib.pyplot为plt 导入日期时间为DT 导入matplotlib.dates作为mdates 导入matplotlib.ticker作为ticker ＃导入数据i，time，temp，hum，light_lv，light_v = np.loadtxt（'DHT11.csv'，delimiter ='，'，skiprows = 1， usecols =（0,2,3,4,5,6 ），unpack = 1） #id，unixtime，temp，humidity，lightlevel，lightvolt time = [DT.datetime.fromtimestamp（t）for t时间] light_lv = 250 - light_lv xfmt = mdates.DateFormatter（'％Y-％m-％d％H：％M：％S'） 如果1： host = host_subplot（111，axes_class = AA.Axes） host.xaxis.set_major_formatter（xfmt） plt.subplots_adjust（right = 0.75） par1 = host.twinx（） par2 = host.twinx（） offset = 60 new_fixed_axis = par2.get_grid_helper（）。new_fixed_axis par2.axis [right] = new_fixed_axis（loc =right， axes = par2， offset =（offset，0）） par2.axis [right]。toggle（all = True） ＃host.set_xlim（0，25） host.set_ylim（15,25） host.set_xlabel（Time（unix）） host.set_ylabel（Temperature（C）） par1.set_ylabel （湿度（％）） par2.set_ylabel（Light（AU）） p1，= host.plot（time，temp） p2，= par1 .plot（time，hum） p3，= par2.plot（time，light_lv） ＃par1.set_ylim（0，4）＃par2.set_ylim（1， 65） host.legend（） host.axis [left]。label.set_color（p1.get_color（）） par1.axis [ right]。label.set_color（p2.get_color（）） par2.axis [right]。label.set_color（p3.get_color（）） plt.draw ） plt.show（） ＃plt.savefig（T我找到了解决这个问题的最简单的方法。我找到了解决这个问题的最简单的方法。像matplotlib这样的东西只是通过 gallery 浏览，直到找到一个你想要的东西，然后复制该位。看看这个
您需要：
plt.xticks （x，labels，rotation ='vertical'）还有另外一个技巧这里：
＃设置轴范围和轴标签 ax1.set_xlim（0.5，numBoxes + 0.5） top = 40 bottom = -5 ax1.set_ylim（bottom，top ） xtickNames = plt.setp（ax1，xticklabels = np.repeat（randomDists，2）） plt.setp（xtickNames，rotation = 45，fontsi ze = 8）或许，这看起来更简单，你可以只做这个答案。
plt.xticks（rotation =< whatever>）只需在绘制任何东西之前放入即可。
I'm having some problems with the xticks of the graph here:
Can anyone help?
I tried what they did here: Date ticks and rotation in matplotlib but to no avail.
import numpy as np from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot import mpl_toolkits.axisartist as AA import matplotlib.pyplot as plt import datetime as DT import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as ticker #import data i, time, temp, hum, light_lv, light_v = np.loadtxt('DHT11.csv', delimiter = ',', skiprows = 1, usecols = (0,2,3,4,5,6), unpack = 1) #id, unixtime, temp, humidity, lightlevel, lightvolt time = [DT.datetime.fromtimestamp(t) for t in time] light_lv = 250 - light_lv xfmt = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S') if 1: host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes) host.xaxis.set_major_formatter(xfmt) plt.subplots_adjust(right=0.75) par1 = host.twinx() par2 = host.twinx() offset = 60 new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right", axes=par2, offset=(offset, 0)) par2.axis["right"].toggle(all=True) #host.set_xlim(0, 25) host.set_ylim(15, 25) host.set_xlabel("Time (unix)") host.set_ylabel("Temperature (C)") par1.set_ylabel("Humidity (%)") par2.set_ylabel("Light (A.U.)") p1, = host.plot(time, temp) p2, = par1.plot(time, hum) p3, = par2.plot(time, light_lv) #par1.set_ylim(0, 4) #par2.set_ylim(1, 65) host.legend() host.axis["left"].label.set_color(p1.get_color()) par1.axis["right"].label.set_color(p2.get_color()) par2.axis["right"].label.set_color(p3.get_color()) plt.draw() plt.show() #plt.savefig("Test")解决方案
I find the easiest way to work out things like this in matplotlib is just look through the gallery until you find one that has what you want, and just copy that bit.
Look at this one
You want this:
plt.xticks(x, labels, rotation='vertical')There is another techniqued used here:
# Set the axes ranges and axes labels ax1.set_xlim(0.5, numBoxes+0.5) top = 40 bottom = -5 ax1.set_ylim(bottom, top) xtickNames = plt.setp(ax1, xticklabels=np.repeat(randomDists, 2)) plt.setp(xtickNames, rotation=45, fontsize=8)alternatively, and this looks easier, you can just do what's done in this answer.
plt.xticks(rotation=<whatever>)just put that in before you plot anything.
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