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Mover el eje x a la parte superior de un gráfico en matplotlib (4)

En base a esta pregunta sobre los mapas de calor en matplotlib , quería mover los títulos del eje x a la parte superior de la gráfica.

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np column_labels = list(''ABCD'') row_labels = list(''WXYZ'') data = np.random.rand(4,4) fig, ax = plt.subplots() heatmap = ax.pcolor(data, cmap=plt.cm.Blues) # put the major ticks at the middle of each cell ax.set_xticks(np.arange(data.shape[0])+0.5, minor=False) ax.set_yticks(np.arange(data.shape[1])+0.5, minor=False) # want a more natural, table-like display ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_label_position(''top'') # <-- This doesn''t work! ax.set_xticklabels(row_labels, minor=False) ax.set_yticklabels(column_labels, minor=False) plt.show()

Sin embargo, al llamar a set_label_position de matplotlib (como se indicó anteriormente) no parece tener el efecto deseado. Aquí está mi resultado:

¿Qué estoy haciendo mal?


Desea set_ticks_position lugar de set_label_position :

ax.xaxis.set_ticks_position(''top'') # the rest is the same

Esto me da:


Tienes que hacer algunos masajes extra si quieres que los tics (no las etiquetas) aparezcan en la parte superior e inferior (no solo en la parte superior). La única forma en que puedo hacer esto es con un cambio menor en el código de unutbu:

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np column_labels = list(''ABCD'') row_labels = list(''WXYZ'') data = np.random.rand(4, 4) fig, ax = plt.subplots() heatmap = ax.pcolor(data, cmap=plt.cm.Blues) # put the major ticks at the middle of each cell ax.set_xticks(np.arange(data.shape[1]) + 0.5, minor=False) ax.set_yticks(np.arange(data.shape[0]) + 0.5, minor=False) # want a more natural, table-like display ax.invert_yaxis() ax.xaxis.tick_top() ax.xaxis.set_ticks_position(''both'') # THIS IS THE ONLY CHANGE ax.set_xticklabels(column_labels, minor=False) ax.set_yticklabels(row_labels, minor=False) plt.show()

Salida:


Utilizar

ax.xaxis.tick_top()

para colocar las marcas en la parte superior de la imagen. El comando

ax.set_xlabel(''X LABEL'') ax.xaxis.set_label_position(''top'')

afecta la etiqueta, no las marcas de graduación.

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np column_labels = list(''ABCD'') row_labels = list(''WXYZ'') data = np.random.rand(4, 4) fig, ax = plt.subplots() heatmap = ax.pcolor(data, cmap=plt.cm.Blues) # put the major ticks at the middle of each cell ax.set_xticks(np.arange(data.shape[1]) + 0.5, minor=False) ax.set_yticks(np.arange(data.shape[0]) + 0.5, minor=False) # want a more natural, table-like display ax.invert_yaxis() ax.xaxis.tick_top() ax.set_xticklabels(column_labels, minor=False) ax.set_yticklabels(row_labels, minor=False) plt.show()


tick_params es muy útil para establecer propiedades de ticks. Las etiquetas se pueden mover a la parte superior con:

ax.tick_params(labelbottom=''off'',labeltop=''on'')