Знак доллара MatPlotLib с тысячами ярлыков с запятыми
Учитывая следующую гистограмму:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['A', 'B'], 'B': [1000,2000]})
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(2, 2))
df.plot(kind='bar', x='A', y='B',
align='center', width=.5, edgecolor='none',
color='grey', ax=ax)
plt.xticks(rotation=25)
plt.show()
Я хотел бы отображать метки y-tick в тысячах долларов вот так:
$ 2000
Я знаю, что могу использовать это, чтобы добавить знак доллара:
import matplotlib.ticker as mtick
fmt = '$%.0f'
tick = mtick.FormatStrFormatter(fmt)
ax.yaxis.set_major_formatter(tick)
... и это, чтобы добавить запятую:
ax.get_yaxis().set_major_formatter(
mtick.FuncFormatter(lambda x, p: format(int(x), ',')))
... но как мне получить оба?
Заранее спасибо!
2 ответа
Решение
Ты можешь использовать StrMethodFormatter
, который использует str.format()
спецификация мини-язык.
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mtick
df = pd.DataFrame({'A': ['A', 'B'], 'B': [1000,2000]})
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(2, 2))
df.plot(kind='bar', x='A', y='B',
align='center', width=.5, edgecolor='none',
color='grey', ax=ax)
fmt = '${x:,.0f}'
tick = mtick.StrMethodFormatter(fmt)
ax.yaxis.set_major_formatter(tick)
plt.xticks(rotation=25)
plt.show()
Вы также можете использовать
get_yticks()
чтобы получить массив значений, отображаемых по оси Y(0, 500, 1000 и т. д.) и
set_yticklabels()
для установки форматированного значения.
df = pd.DataFrame({'A': ['A', 'B'], 'B': [1000,2000]})
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(2, 2))
df.plot(kind='bar', x='A', y='B', align='center', width=.5, edgecolor='none',
color='grey', ax=ax)
--------------------Added code--------------------------
# getting the array of values of y-axis
ticks = ax.get_yticks()
# formatted the values into strings beginning with dollar sign
new_labels = [f'${int(amt)}' for amt in ticks]
# Set the new labels
ax.set_yticklabels(new_labels)
-------------------------------------------------------
plt.xticks(rotation=25)
plt.show()