设定座标轴刻度文字

matplotlib 可以使用多种方法建立图表 ( plt、ax...等 )，但在每种方法中设定座标轴文字方式都有所不同，这篇教学会整理并介绍四种设定座标轴刻度文字的方式。

本篇使用的 Python 版本为 3.7.12，所有范例可使用 Google Colab 实作，不用安装任何软件 ( 参考：使用 Google Colab )

import matplotlib

要进行本篇的范例，必须先加载 matplotlib 函数库的 pyplot 模组，范例将其独立命名为 plt。

import matplotlib.pyplot as plt

设定座标轴刻度文字的方式

下方列出四种设定座标轴刻度文字的方式。

plt.xticks()

使用 plt.subplot() 建立的图表，可以透过对应的方法修改座标轴的标签，常用的属性如下 ( 完整属性参考：matplotlib.text )：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(4,4))
x = range(5)
y = [1,2,3,4,5]
labels = ['x'+str(i) for i in x]
plt.subplot()
plt.xticks(ticks=x,
          labels=labels,
          color='#f00',
          fontsize=20,
          rotation=30)    # 設定大小 20，紅色、旋轉 30 度的標籤文字
plt.plot(x,y)
plt.show()

ax.set_xticklabels()

使用 ax.set_xticklabels() 建立的图表需要搭配 plt.xticks() 方法，除了不支援 ticks 和 labels 属性，其他属性都和 plt.xticks() 相同 ( 类似覆写样式的概念 )，如果单独使用，会出现标签位置错误的状况。

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(4,4))
x = range(5)
y = [1,2,3,4,5]
labels = ['x'+str(i) for i in x]
ax = plt.subplot()
plt.xticks(ticks=x,
          color='#f00',
          fontsize=20,
          rotation=30)      # 先設定標籤文字樣式
ax.set_xticklabels(
          labels=labels,
          color='#00f',
          fontsize=20,
          rotation=0)       # 覆寫樣式
plt.plot(x,y)
plt.show()

plt.setp(ax.get_xticklabels())

透过 ax.get_xticklabels() 取得座标轴标签对象后，就能进行对应的属性设定，常用的属性如下 ( 完整属性参考：matplotlib.text )：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(4,4))
x = range(5)
y = [1,2,3,4,5]
labels = ['x'+str(i) for i in x]
ax = plt.subplot()
plt.setp(ax.get_xticklabels(),
          color='#00f',
          fontsize=20,
          rotation=-30)    # 設定 x 軸
plt.setp(ax.get_yticklabels(),
          color='#f00',
          fontsize=20,
          rotation=-30)    # 設定 y 軸
plt.plot(x,y)
plt.show()

ax.tick_params(axis='x')

tick_params() 方法可以设定刻度的显示样式，下方列出常用的参数 ( 更多参考：tick_params )：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
fig = plt.figure()
plt.plot(x)
plt.tick_params(
    axis='x',
    color='red',
    width=5,
    length=10,
    direction='inout',
    colors='red')
plt.show()

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