添加字符串作为自定义 x 刻度，但同时保留现有（数字）刻度标签？ matplotlib.pyplot.annotate 的替代品？

Question

我正在尝试生成一个图表，但在注释它时遇到一些问题。

我的图表在 x 轴上有一个对数刻度，显示时间。我想要做的是将现有的（但不可预测的）数字刻度标签保持在 100 个单位、1000 个单位、10000 个单位等，同时还在 x 轴上添加自定义刻度标签，以明确哪里更“人性化”发生“可读”的时间间隔——例如，我希望能够标记“一周”、“一个月”、“6 个月”等。

我可以使用 matplotlib.pyplot.annotate() 来标记点，但它并没有真正做到我想要的。我真的不想在图表顶部添加文本和箭头，我只想添加一些额外的自定义刻度线。有什么想法吗？

Answer 1

如果您确实想添加额外的刻度，您可以使用

axis.xaxis.get_majorticklocs()

获取现有的刻度，添加您想要添加的任何内容，然后使用

axis.xaxis.set_ticks(<your updated array>)

设置刻度。

另一种方法是使用 axvline

添加垂直线。优点是您不必担心将自定义刻度插入现有数组，但您必须手动注释这些行。

另一种选择是添加带有自定义刻度的链接轴。

Answer 2

来自

http://matplotlib.sourceforge.net/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.xticks：

# return locs, labels where locs is an array of tick locations and
# labels is an array of tick labels.
locs, labels = xticks()

因此，您需要做的就是获取

locs

 和 

labels

，然后根据您的喜好修改 

labels

（虚拟示例）：

labels = ['{0} (1 day)','{0} (1 weak)', '{0} (1 year)']
new_labels = [x.format(locs[i]) for i,x  in enumerate(labels)]

然后运行：

xticks(locs, new_labels)

Answer 3

这是我的解决方案。主要优点是：

您可以指定轴（对于双轴或同时使用多个轴很有用）
您可以指定轴（在x轴或y轴上打勾）
您可以轻松添加新的蜱虫，同时保留自动的蜱虫
如果您添加已存在的勾号，它会自动替换。

代码：

#!/usr/bin/python
from __future__ import division
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#Function to add ticks
def addticks(ax,newLocs,newLabels,pos='x'):
    # Draw to get ticks
    plt.draw()

    # Get existing ticks
    if pos=='x':
        locs = ax.get_xticks().tolist()
        labels=[x.get_text() for x in ax.get_xticklabels()]
    elif pos =='y':
        locs = ax.get_yticks().tolist()
        labels=[x.get_text() for x in ax.get_yticklabels()]
    else:
        print("WRONG pos. Use 'x' or 'y'")
        return

    # Build dictionary of ticks
    Dticks=dict(zip(locs,labels))

    # Add/Replace new ticks
    for Loc,Lab in zip(newLocs,newLabels):
        Dticks[Loc]=Lab

    # Get back tick lists
    locs=list(Dticks.keys())
    labels=list(Dticks.values())

    # Generate new ticks
    if pos=='x':
        ax.set_xticks(locs)
        ax.set_xticklabels(labels)
    elif pos =='y':
        ax.set_yticks(locs)
        ax.set_yticklabels(labels)


#Get numpy arrays
x=np.linspace(0,2)
y=np.sin(4*x)

#Start figure
fig = plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)

#Plot Arrays
ax.plot(x,y)
#Add a twin axes
axr=ax.twinx()

#Add more ticks
addticks(ax,[1/3,0.75,1.0],['1/3','3/4','Replaced'])
addticks(axr,[0.5],['Miguel'],'y')

#Save figure
plt.savefig('MWE.pdf')  

Answer 4

我喜欢米格尔上面的回答。效果很好。然而，必须进行一些小的调整。以下：

# Get back tick lists
locs=Dticks.keys()
labels=Dticks.values()

必须更改为

# Get back tick lists
locs=list(Dticks.keys())
labels=list(Dticks.values())

因为，在 Python 2.7+/3 中，Dict.keys() 和 Dict.values() 返回 dict_keys 和 dict_values 对象，这是 matplotlib 不喜欢的（显然）。有关这两个对象的更多信息，请参见

PEP 3106。