Matplotlib 条形图：如何更改轴 x 上的名称答案

【问题标题】：Matplotlib bar chart: how to change names on axis xMatplotlib 条形图：如何更改轴 x 上的名称
【发布时间】：2021-05-07 17:00:15
【问题描述】：

我想创建一个条形图，其中包含 2 列数据框的条形图。

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

s = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]
p_s = [0.05, 0.15, 0.20, 0.30, 0.20, 0.10]
p_s_x = [0.06005163309361129, 0.4378503494734475,0.3489460783665687,0.1404287057633398,0.012362455732360653,0.00036077757067209113]

df_to_plot = pd.DataFrame(data={"P(S)": p_s,
                                "P(S|X)": p_s_x,
                                "S": s})

df_to_plot.plot.bar(y=['P(S)', 'P(S|X)'],
                    alpha=0.7,
                    color=['red', 'green'],
                    figsize=(8,5))

这个数据框在这里。

以及我生成的条形图

df_to_plot.plot.bar(y=['P(S)', 'P(S|X)'],
                   alpha=0.7,
                   color=['red', 'green'],
                   figsize=(8,5));

看起来

我想将 0,1 ,..., 5 替换为 0.1, ..., 0.6 （这是我的 S 列），所以我设置了 x。

df_to_plot.plot.bar(y=['P(S)', 'P(S|X)'],
                    x='S',
                    alpha=0.7,
                    color=['red', 'green'],
                    figsize=(8,5));

下面是哪个结果。

我不知道如何纠正它。我以前用参数use_index, xticks，但是不能用。

你能看看它并提出建议吗？谢谢！

编辑感谢@Mr.T，我做了一些更改。

ax = df_to_plot.plot.bar(y=['P(S)', 'P(S|X)'],
                         alpha=0.7,
                         color=['red', 'green'],
                         figsize=(8,5));
                         ax.set_xticklabels(df_to_plot['S'])

图表现在看起来不错:)

【问题讨论】：

您最初的问题在 kaggle 之外无法重现（matplotlib 3.3.3、Python 3.8、pandas 1.1.4）。作为一种解决方法，您可以在之后使用您的列 S 重新定义 xtick 标签：stackoverflow.com/a/30280076/8881141
谢谢 - 我尝试使用它，但它不起作用。显示修改后外观的图片如下
这不是链接线程所暗示的。它说使用ax = df_to_plot.plot.bar(y=['P(S)', 'P(S|X)'], alpha=0.7,... 将其绘制在索引上，然后使用ax.set_xticklabels(df_to_plot["S"]) 替换索引标签。这样做的结果是什么？无论如何仍然是奇怪的行为。
谢谢！它现在可以正常工作

标签： python matplotlib data-science bar-chart kaggle

【解决方案1】：

我正在写一个答案，因为由于声誉低，我无法发表评论。给定您的代码，它会使用 matplotlib 3.3.4 版创建预期的输出。 Result image

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd


if __name__ == '__main__':
    s = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]
    p_s = [0.05, 0.15, 0.20, 0.30, 0.20, 0.10]
    p_s_x = [0.06005163309361129, 0.4378503494734475,0.3489460783665687,0.1404287057633398,0.012362455732360653,0.00036077757067209113]
    
    df_to_plot = pd.DataFrame(data={"P(S)": p_s,
                                    "P(S|X)": p_s_x,
                                    "S": s})
    
    df_to_plot.plot.bar(y=['P(S)', 'P(S|X)'],
                    x='S',
                    alpha=0.7,
                    color=['red', 'green'],
                    figsize=(8,5))
    plt.show()

【讨论】：

嗯，很有趣。我再次将我的代码放入一个新的 Kaggle 笔记本（我忘了提到我在 Kaggle 笔记本中工作（相当于 Jupyter））并收到了我之前得到的东西。但很高兴看到你的结果很好！