Comment ajouter de l'espace entre les ticklabels et les axes dans matplotlib ?

Question

J'ai réussi à augmenter la police de mes ticklabels, mais ils sont maintenant trop proches de l'axe. J'aimerais ajouter un peu d'espace entre les étiquettes et l'axe.

Answer 1

Si vous ne voulez pas modifier l'espacement de manière globale (en modifiant vos rcParams), et que vous souhaitez une approche plus propre, essayez ceci :

ax.tick_params(axis='both', which='major', pad=15)

ou pour l'axe x seulement

ax.tick_params(axis='x', which='major', pad=15)

ou l'axe y

ax.tick_params(axis='y', which='major', pad=15)

Answer 2

Il semble que matplotlib respecte ces paramètres comme rcParams :

pylab.rcParams['xtick.major.pad']='8'
pylab.rcParams['ytick.major.pad']='8'

Définissez ces avant vous créez des figures et tout devrait bien se passer.

J'ai regardé le code source et il ne semble pas y avoir d'autre moyen de les définir par programme. (tick.set_pad() semble essayer de faire la bonne chose, mais le padding semble être défini lorsque les Ticks sont construits et ne peut plus être modifié après cela).

Answer 3

Cela peut être fait en utilisant set_pad mais vous devez alors réinitialiser l'étiquette...

for tick in ax.get_xaxis().get_major_ticks():
    tick.set_pad(8.)
    tick.label1 = tick._get_text1()

Answer 4

• Comme pour beaucoup de questions canoniques, celle-ci n'est pas très spécifique et n'a pas d'exemple reproductible, donc voici un exemple pour les étiquettes et le titre des figures.
• Les autres réponses sont excellentes pour axes mais il existe d'autres options pour un figure qui peuvent tous être positionnés en spécifiant l'option x= y y= paramètre.
  • fig.suptitle
  • fig.supxlabel
  • fig.supylabel

• Exemple de Étiquettes des figures : suptitle, supxlabel, supylabel

  from matplotlib.cbook import get_sample_data import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

  fig, axs = plt.subplots(3, 5, figsize=(8, 5), constrained_layout=True, sharex=True, sharey=True)

  fname = get_sample_data('percent_bachelors_degrees_women_usa.csv', asfileobj=False) gender_degree_data = np.genfromtxt(fname, delimiter=',', names=True)

  majors = ['Health Professions', 'Public Administration', 'Education', 'Psychology', 'Foreign Languages', 'English', 'Art and Performance', 'Biology', 'Agriculture', 'Business', 'Math and Statistics', 'Architecture', 'Physical Sciences', 'Computer Science', 'Engineering']

  for nn, ax in enumerate(axs.flat): ax.set_xlim(1969.5, 2011.1) column = majors[nn] column_recname = column.replace('\n', '').replace(' ', '_')

  line, = ax.plot('Year', column_rec_name, data=gender_degree_data, lw=2.5)
  ax.set_title(column, fontsize='small', loc='left', y=1.05)  # move the axes title
  ax.set_ylim([0, 100])
  ax.tick_params(axis='both', which='major', pad=15)  # move the tick labels
  ax.grid()

  fig.supxlabel('Year', y=-0.15) # with adjusted position fig.supylabel('Percent Degrees Awarded To Women', x=-0.05) # with adjusted position fig.suptitle('Majors', y=1.15) # with adjusted position

  plt.show()