Xoay văn bản nhãn trong yếu tố seaborn

Tôi có một yếu tố đơn giản

import seaborn as sns
g = sns.factorplot("name", "miss_ratio", "policy", dodge=.2, 
    linestyles=["none", "none", "none", "none"], data=df[df["level"] == 2])

Vấn đề là tất cả các nhãn x chạy cùng nhau, làm cho chúng không thể đọc được. Làm thế nào để bạn xoay văn bản để các nhãn có thể đọc được?

Aman đúng là bạn có thể sử dụng các lệnh matplotlib bình thường, nhưng điều này cũng được tích hợp vào FacetGrid:

import seaborn as sns
planets = sns.load_dataset("planets")
g = sns.factorplot("year", data=planets, aspect=1.5, kind="count", color="b")
g.set_xticklabels(rotation=30)

Có một số ý kiến ​​và một câu trả lời khác cho rằng "không hoạt động", tuy nhiên, bất kỳ ai cũng có thể chạy mã như được viết ở đây và thấy rằng nó hoạt động. Câu trả lời khác không cung cấp một ví dụ có thể lặp lại về những gì không hoạt động, khiến việc giải quyết rất khó khăn, nhưng tôi đoán là mọi người đang cố gắng áp dụng giải pháp này cho đầu ra của các hàm trả về một Axesđối tượng thay vì a Facet Grid. Đây là những điều khác nhau và Axes.set_xticklabels()phương pháp thực sự yêu cầu một danh sách các nhãn và không thể đơn giản thay đổi các thuộc tính của các nhãn hiện có trên Axes. Bài học là điều quan trọng là phải chú ý đến loại đối tượng bạn đang làm việc.

Tôi đã gặp vấn đề với câu trả lời của @mwaskorn, cụ thể là

g.set_xticklabels(rotation=30)

thất bại, bởi vì điều này cũng đòi hỏi các nhãn. Một chút dễ dàng hơn câu trả lời của @Aman là chỉ cần thêm

plt.xticks(rotation=45)

Đây vẫn là một đối tượng matplotlib. Thử cái này:

# <your code here>
locs, labels = plt.xticks()
plt.setp(labels, rotation=45)

Nếu bất cứ ai tự hỏi làm thế nào để làm điều này cho clustermap CorrGrids (một phần của một ví dụ đi biển đã cho):

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(context="paper", font="monospace")

# Load the datset of correlations between cortical brain networks
df = sns.load_dataset("brain_networks", header=[0, 1, 2], index_col=0)
corrmat = df.corr()

# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))

# Draw the heatmap using seaborn
g=sns.clustermap(corrmat, vmax=.8, square=True)
rotation = 90 
for i, ax in enumerate(g.fig.axes):   ## getting all axes of the fig object
     ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation = rotation)


g.fig.show()

Bạn cũng có thể sử dụng plt.setpnhư sau:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plot=sns.barplot(data=df,  x=" ", y=" ")
plt.setp(plot.get_xticklabels(), rotation=90)

để xoay nhãn 90 độ.

Đối với a seaborn.heatmap, bạn có thể xoay chúng bằng cách sử dụng (dựa trên câu trả lời của @ Aman )

pandas_frame = pd.DataFrame(data, index=names, columns=names)
heatmap = seaborn.heatmap(pandas_frame)
loc, labels = plt.xticks()
heatmap.set_xticklabels(labels, rotation=45)
heatmap.set_yticklabels(labels[::-1], rotation=45) # reversed order for y

Bất kỳ lô đất nào được hỗ trợ bởi facetgrid sẽ không hoạt động với (ví dụ catplot)

g.set_xticklabels(rotation=30) 

tuy nhiên barplot, Countplot, v.v. sẽ hoạt động vì chúng không được facetgrid hỗ trợ. Dưới đây sẽ làm việc cho họ.

g.set_xticklabels(g.get_xticklabels(), rotation=30)

Ngoài ra, trong trường hợp bạn có 2 biểu đồ chồng lên nhau, hãy thử set_xticklabels trên biểu đồ hỗ trợ nó.