matplotlib x軸の開始点を設定する方法は？

Question

私はx軸の値がバーのラベルと正しく相関するようには見えないという点で、Seaborn/matplotlibを使用すると簡単な問題が発生しています。私はこの次のコードを使用してグラフ化する場合

hypothesis1_df: 

    revol_util deviation 
20   20 -37.978539 
21   21 -27.313996 
22   22 -23.790328 
23   23 -19.729957 
24   24 -16.115686 
..   ...  ... 
96   96 67.275585 
97   97 91.489382 
98   98 60.967792 
99   99 48.385094 
100   100 77.852812 

が今の問題は次のとおりです。参考のため、私のようなものを私に残し、pandas.DataFrameオブジェクトを持っていたし、データのより詳細な表情を見せた最初の20行を落としました。

import pandas as pd 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.ticker as ticker 

ax = sns.barplot(x='revol_util', y='deviation', data=hypothesis1_df) 
ax.set(xlabel="Revolving Credit Utilization (%)", 
      ylabel="Deviation from Mean (%)", 
      title="Credit Utilization and Likelihood of Late Payments\n(20 - 100%)") 
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%d')) # Format axis ticks as int 
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(base=10)) # Set tick label frequency = base 

plt.show() 

私はこの取得：

注x軸の値を、どのように彼らは20から始まるいないがトンですここでティッカーを相殺する方法はありますか？私はax.set_xlim(xmin=20, xmax=100)を試しましたが、それは私のグラフの下部20を切り落とし、20を右側に広げて空白にします。すべての軸の書式設定を削除すると、ラベルは正しく表示されますが、すべてのラベルがリストされているので、あまりにも多忙です。助けてくれてありがとう。

Answer 1

試してみてください：ax.set_xticklabels(hypothesis1_df.index.tolist()) 手動でx軸ラベルを設定してください。

Answer 2

問題は、海軍の棒グラフでは棒が確かに0,1,...,N-1に配置されていることです。それらのラベルは、データに対応する数字にFixedLocatorで設定されます。

オプションので、可能性があります 我々はseabornのbarplotでダニは常に0から始まることを知っているので、私たちはあなたの最初の値を追加することができ、複数のロケータを使用して、手動で

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10)) 
    ax.set_xticklabels(df.index.tolist()[::10]) # take every tenth label from list 

Answer 3

ticklabelsを設定の値をmatplotlib.ticker.FuncFormatterの現在のティックに、既存のMultipleLocatorと一緒に入力します。

import numpy as np 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.ticker as ticker 

# A fake dataframe 
hypothesis1_df = pd.DataFrame({ 
    'revol_util':np.arange(20, 101, 1), 
    'deviation':np.arange(-40, 81, 1.5) + np.random.rand(81)*10.}) 
hypothesis1_df = hypothesis1_df.set_index('revol_util', drop=False) 

ax = sns.barplot(x='revol_util', y='deviation', data=hypothesis1_df) 
ax.set(xlabel="Revolving Credit Utilization (%)", 
      ylabel="Deviation from Mean (%)", 
      title="Credit Utilization and Likelihood of Late Payments\n(20 - 100%)") 

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10)) 
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(
    lambda x, pos: '{:g}'.format(x + hypothesis1_df['revol_util'].iloc[0]))) 

plt.show()