如何从 matplotlib/seaborn 图中删除或隐藏 y 轴刻度标签

Question

我做了一个看起来像这样的情节

我想关闭 y 轴上的刻度标签。为此，我正在使用

plt.tick_params(labelleft=False, left=False)

现在的剧情是这样的。即使标签已关闭，规模

1e67

仍然存在。

关闭比例

1e67

会让情节看起来更好。我该怎么做？

Answer 1

• seaborn

  用于绘制绘图，但它只是

  matplotlib

  的高级 API。
  • 删除 y 轴标签和刻度所调用的函数是

    matplotlib

    方法。
• 创建绘图后，使用

  .set()

  。

• .set(yticklabels=[])

  应删除刻度标签。
  • 如果您使用

    .set_title()

    ，这不起作用，但您可以使用

    .set(title='')

  • 请勿使用

    sns.boxplot(...).set(xticklabels=[])

    ，因为虽然这有效，但对象类型已从

    matplotlib.axes._axes.Axes

    的

    sns.boxplot(...)

    更改为

    list

    。

• .set(ylabel=None)

  应删除轴标签。

• .tick_params(left=False)

  将去除蜱虫。
• 同样，对于 x 轴：如何从 seaborn / matplotlib 图中删除或隐藏 x 轴标签？
• 已在

  python 3.11

  、

  pandas 1.5.2

  、

  matplotlib 3.6.2

  、

  seaborn 0.12.1

进行测试

示例1

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# load data
exercise = sns.load_dataset('exercise')
pen = sns.load_dataset('penguins')

# create figures
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))

# plot data
g1 = sns.boxplot(x='time', y='pulse', hue='kind', data=exercise, ax=ax[0])

g2 = sns.boxplot(x='species', y='body_mass_g', hue='sex', data=pen, ax=ax[1])

plt.show()

去除标签

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))

g1 = sns.boxplot(x='time', y='pulse', hue='kind', data=exercise, ax=ax[0])

g1.set(yticklabels=[])  # remove the tick labels
g1.set(title='Exercise: Pulse by Time for Exercise Type')  # add a title
g1.set(ylabel=None)  # remove the axis label

g2 = sns.boxplot(x='species', y='body_mass_g', hue='sex', data=pen, ax=ax[1])

g2.set(yticklabels=[])  
g2.set(title='Penguins: Body Mass by Species for Gender')
g2.set(ylabel=None)  # remove the y-axis label
g2.tick_params(left=False)  # remove the ticks

plt.tight_layout()
plt.show()

示例2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# sinusoidal sample data
sample_length = range(1, 1+1) # number of columns of frequencies
rads = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
data = np.array([(np.cos(t*rads)*10**67) + 3*10**67 for t in sample_length])
df = pd.DataFrame(data.T, index=pd.Series(rads.tolist(), name='radians'), columns=[f'freq: {i}x' for i in sample_length])
df.reset_index(inplace=True)

# plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
ax.plot('radians', 'freq: 1x', data=df)

# or skip the previous two lines and plot df directly
# ax = df.plot(x='radians', y='freq: 1x', figsize=(8, 8), legend=False)

去除标签

# plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
ax.plot('radians', 'freq: 1x', data=df)

# or skip the previous two lines and plot df directly
# ax = df.plot(x='radians', y='freq: 1x', figsize=(8, 8), legend=False)

ax.set(yticklabels=[])  # remove the tick labels
ax.tick_params(left=False)  # remove the ticks