在Matplotlib中居中x轴刻度标签

在使用Matplotlib绘制图表时，有时我们需要对图表中的x轴刻度标签进行调整，以满足我们的需求。其中一种情况是居中x轴刻度标签，本文将详细讲解如何实现该需求。

基本原理

在Matplotlib中，可以通过以下两种方式对图表中的x轴刻度标签进行修改：

使用set_xticklabels方法对刻度标签文本进行直接修改；
使用Formatter对象对刻度标签文本进行格式化，从而调整对齐方式。

在本文中，我们将使用第二种方式来进行x轴刻度居中的操作。

示例代码

首先，我们需要导入必要的库和模块，并创建一个简单的图表，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(1, 6)
y = np.array([4, 2, 7, 1, 6])

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))
plt.show()

该代码创建了一个简单的柱状图，并设置了x轴刻度标签。

接下来，我们需要定义一个Formatter对象，以实现刻度标签的居中操作。具体代码如下：

class CenteredFormatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def _set_offset(self, txt):
        pass

    def fix_minus(self, txt):
        return txt.replace('-', u'\N{MINUS SIGN}')

    def __call__(self, value, pos=None):
        minus_sign = '-' if value < 0 else ''
        value = abs(value)
        decade = np.floor(np.log10(value))
        if decade < -3 or decade >= 4:
            # exponential notation
            str_val = '{:.1e}'.format(value)
            if str_val.split('e')[1] in ('-03', '-02', '-01', '00', '+00', '+01'):
                # Trim trailing zeroes in mantissa. Note this is safe because if it was all zeroes
                # then we wouldnt have an exponent of -3, -2, -1 or +0, +1
                str_val = '{:.0f}e{}'.format(float(str_val.split('e')[0]), str_val.split('e')[1])
        else:
            # regular notation. If > 2 digits, format with commas
            if decade >= 2:
                str_val = '{:,.0f}'.format(value)
            elif decade == 1:
                str_val = '{:.1f}'.format(value)
            elif decade == 0:
                str_val = '{:.2f}'.format(value)
            elif decade == -1:
                str_val = '{:.3f}'.format(value)
            else:
                str_val = '{:.3g}'.format(value)
            str_val = self.fix_minus(str_val)
        return self.fix_minus('{}{}'.format(minus_sign, str_val))

这段代码创建一个名为CenteredFormatter的类，继承自Matplotlib的ScalarFormatter类。该类中定义了一些辅助方法，用于对刻度标签的文本进行处理，并实现了Matplotlib的Formatter接口，以格式化刻度标签的文本。

接下来，我们将在示例代码中使用以上定义的CenteredFormatter，以对x轴刻度标签进行调整。具体代码如下：

class CenteredFormatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def _set_offset(self, txt):
        pass

    def fix_minus(self, txt):
        return txt.replace('-', u'\N{MINUS SIGN}')

    def __call__(self, value, pos=None):
        minus_sign = '-' if value < 0 else ''
        value = abs(value)
        decade = np.floor(np.log10(value))
        if decade < -3 or decade >= 4:
            # exponential notation
            str_val = '{:.1e}'.format(value)
            if str_val.split('e')[1] in ('-03', '-02', '-01', '00', '+00', '+01'):
                # Trim trailing zeroes in mantissa. Note this is safe because if it was all zeroes
                # then we wouldnt have an exponent of -3, -2, -1 or +0, +1
                str_val = '{:.0f}e{}'.format(float(str_val.split('e')[0]), str_val.split('e')[1])
        else:
            # regular notation. If > 2 digits, format with commas
            if decade >= 2:
                str_val = '{:,.0f}'.format(value)
            elif decade == 1:
                str_val = '{:.1f}'.format(value)
            elif decade == 0:
                str_val = '{:.2f}'.format(value)
            elif decade == -1:
                str_val = '{:.3f}'.format(value)
            else:
                str_val = '{:.3g}'.format(value)

            str_val = self.fix_minus(str_val)

        return self.fix_minus('{}{}'.format(minus_sign, str_val))

x = np.arange(1, 6)
y = np.array([4, 2, 7, 1, 6])

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(('A', 'B', 'C', 'D', 'E'), fontweight='bold', fontfamily='Times New Roman')
ax.xaxis.set_major_formatter(CenteredFormatter())
plt.show()

在以上代码中，我们将CenteredFormatter对象应用到了x轴的刻度标签上，并设置了一些显示效果，例如将标签文本加粗、使用Times New Roman字体以及设置居中格式化。

最后，我们可以看到输出的结果图表，其中x轴刻度标签已经居中显示了。