使用千位分隔符和字体大小格式化 y 轴 matplotlib

Question

下面的代码有效。

名字 = 1960 - 2016 年

值 = 美国每年的 GDP

代码生成两个图表，但 y 轴标签从 5000 运行到 175000。我想 1) 使用 "," 格式化标签，作为千位分隔符，例如 5,000 或 17,500，以及，

2) 我想增加标签的字体大小 - 所以增加字体，例如 5000。

在网上找不到可行/可理解的示例。帮助表示赞赏。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-white')
import numpy as np
from numpy import array

# Plot GDP/Year

names =  usa.loc[: , "Year"]
values = usa.loc[: , "GDP Billions"]

plt.figure(1, figsize=(15, 6))
plt.suptitle('GDP Growth', fontsize=20)

plt.subplot(121)
plt.plot(names, values)
plt.xticks(np.arange(0, 57, step=5.0))
plt.ylabel('GDP', fontsize=16)
plt.title('United States',fontsize=16)

plt.subplot(122)
plt.plot(names, values)
plt.xticks(np.arange(0, 57, step=5.0))
plt.xlabel('Year', fontsize=16)
plt.title('United States',fontsize=16)

#plt.ticklabel_format(axis='y', style='sci', scilimits=(0, 4))
#print(plt.xticks())


plt.show()

Answer 1

1) 使用“，”来格式化标签，用于千位分隔符，例如 5,000 或 17,500，以及（如 How do I format axis number format to thousands with a comma in matplotlib?）

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.get_yaxis().set_major_formatter(
matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x, p: format(int(x), ',')))

2) 我想增加标签的字体大小 - 所以增加字体，例如 5000：

plt.rc('ytick', labelsize=5000) 

以下是您如何更改代码以合并这些解决方案（如评论中要求的那样）：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-white')
import numpy as np
from numpy import array

plt.rc('ytick', labelsize=12) 

# Plot GDP/Year
names =  usa.loc[: , "Year"]
values = usa.loc[: , "GDP Billions"]


fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 6))

fig.suptitle('GDP Growth', fontsize=20)

ax1.plot(names, values)
ax1.set_xticklabels(np.arange(0, 57, step=5.0))
ax1.set_ylabel('GDP', fontsize=16)
ax1.set_title('United States',fontsize=16)
ax1.get_yaxis().set_major_formatter(
matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x, p: format(int(x), ',')))

ax2.plot(names, values)
ax2.set_xticklabels(np.arange(0, 57, step=5.0))
ax2.set_ylabel('Year', fontsize=16)
ax2.set_title('United States',fontsize=16)
ax2.get_yaxis().set_major_formatter(
matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x, p: format(int(x), ',')))
#plt.ticklabel_format(axis='y', style='sci', scilimits=(0, 4))
#print(plt.xticks())


plt.show()

以下是我创建的虚拟数据的图：