极客笔记Matplotlib 极坐标图中刻度标签的移动方法
Matplotlib是广泛使用的Python科学可视化库，支持二维、三维绘图，其功能强大，灵活多样，但在处理极坐标图中刻度标签的位置，特别是对于文本标签，往往会出现与期望结果不一致的情况。因此本文将介绍在Matplotlib中如何移动极坐标图中的刻度标签位置，以及如何进行文本标签位置的微调。
阅读更多：Matplotlib 教程
Matplotlib中极坐标图的生成过程
生成极坐标图有两种方式:
- 通过
subplot函数，在创建subplot时通过polar=True参数来生成极坐标图，例如下面的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})
ax.plot(x, y)
plt.show()
- 使用
add_subplot函数和polar对象来添加极坐标子图，例如以下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
ax.plot(x, y)
plt.show()
无论哪种方式，生成的图形都基本相同
Matplotlib中极坐标图的刻度标签
Matplotlib在生成极坐标图时，会有刻度标签表示不同的角度和半径的值，其中通常有以下几种类型：
- 角度标签：表示极坐标系下的角度值。
- 半径标签：表示从坐标原点出发到某个数据点的长度距离。
- 文本标签：表示用户在某个角度和半径位置手动添加的标记。
通常情况下，刻度标签的位置是自适应的，即由Matplotlib自动计算生成，并根据坐标轴的大小动态调整，以保持图像美观、规范。但有时候，这些标签的位置会与用户期望有所偏离，这时就需要手动进行调整。
移动极坐标图中的角度标签位置
在Matplotlib中，我们可以使用 set_rgrids() 函数来设置极坐标图上的半径标签和角度标签，其中，通过location参数可以指定角度标签的位置。参数location可以是一个数字或者字符串。将角度标签设置为指定的位置可以让图表更为清晰。以下代码通过设置角度标签的位置实现对角度标签的移动, 在坐标轴上增加了一个环绕在图表中心的角度标签：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 8, endpoint=False)
radii = np.array([1, 3, 6, 8, 10, 11, 12, 13])
ax.set_rmax(14)
ax.set_rticks([2, 4, 6, 8, 10, 12])
ax.set_theta_zero_location("W")
ax.set_theta_direction(-1)
ax.set_xticks(theta)
ax.set_xticklabels(['0', '45', '90', '135', '180', '225', '270', '315'])
ax.set_rlabel_position(145)
# Adjust location of y labels
ax.set_rgrids(radii, angle=40, weight=1, size=18, color='gray')
ax.tick_params(axis='y', which='both', pad=15)
plt.show()
上述代码中，我们使用 set_rgrids() 函数来设置半径标签，其中 angle 参数指定了角度标签的位置，可以用数字或者字符串表示，这里用的是数字 40 。我们还使用 set_rlabel_position() 函数来调整半径标签的位置，这里设置的值是 145 。
现在我们已经成功地移动了极坐标图上的角度标签。
微调极坐标图中的文本标签位置
与角度标签和半径标签相比，文本标签的位置微调可能更加复杂。通常情况下，文本标签位置的微调比较依赖于实际的需求和场景。下面列举了两个文本标签位置微调的场景：
场景一：修改文本标签的位置
以下代码将在极坐标图中添加一些文本标签，然后通过使用set_position()和set_va()函数对文本标签的位置进行微调：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 8, endpoint=False)
radii = np.array([1, 3, 6, 8, 10, 11, 12, 13])
ax.set_rmax(14)
ax.set_rticks([2, 4, 6, 8, 10, 12])
ax.set_theta_zero_location("W")
ax.set_theta_direction(-1)
ax.set_xticks(theta)
ax.set_xticklabels(['0', '45', '90', '135', '180', '225', '270', '315'])
ax.set_rlabel_position(145)
# Add some text labels
ax.text(0, 2, "Label 1", va='center', ha='center', fontsize=18)
ax.text(0, 4, "Label 2", va='center', ha='center', fontsize=18)
ax.text(0, 6, "Label 3", va='center', ha='center', fontsize=18)
ax.text(0, 8, "Label 4", va='center', ha='center', fontsize=18)
ax.text(0, 10, "Label 5", va='center', ha='center', fontsize=18)
# Adjust location of text labels
ax.text(0, 4, "New label 1", va='center', ha='center', fontsize=18).set_position((0.25, 4))
ax.text(0, 8, "New label 2", va='center', ha='center', fontsize=18).set_position((0.3, 8))
plt.show()
在上述代码中，我们使用 text() 函数向极坐标图中添加了一些文本标签，然后通过 set_position() 和 set_va() 函数对文本标签的位置进行微调。在这里，我们将新的标签两个标签的位置改为 (0.25, 4) 和 (0.3, 8)。
场景二：隐藏部分文本标签
以下代码为极坐标图添加了一些文本标签，然后通过设置 set_xticklabels() 函数中 ['']*8 只在特定的位置上添加文本标签：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 8, endpoint=False)
radii = np.array([1, 3, 6, 8, 10, 11, 12, 13])
ax.set_rmax(14)
ax.set_rticks([2, 4, 6,8, 10, 12])
ax.set_theta_zero_location("W")
ax.set_theta_direction(-1)
ax.set_xticks(theta)
ax.set_xticklabels(['', '', '90', '', '', '', '', ''], fontsize=18)
# Add some text labels
ax.text(0, 2, "Label 1", va='center', ha='center', fontsize=18)
ax.text(0, 4, "Label 2", va='center', ha='center', fontsize=18)
ax.text(0, 6, "Label 3", va='center', ha='center', fontsize=18)
ax.text(0, 8, "Label 4", va='center', ha='center', fontsize=18)
ax.text(0, 10, "Label 5", va='center', ha='center', fontsize=18)
plt.show()
在上述代码中，我们将文本标签位置设在了原点的不同半径处，然后通过 set_xticklabels() 函数设置只有第3个刻度位置显示文本标签，将其余位置的值全部设置为 '' 即空字符串。
总结
本文介绍了如何在Matplotlib的极坐标图中移动刻度标签和微调文本标签的位置。需要注意的是，在不同的场景下，具体需要用到的函数和参数会有所不同，因此需要根据实际情况选择合适的方法。在实际应用中，可以根据具体需求进行进一步的拓展和定制。在对Matplotlib进行高阶应用时，移动标签位置的方法必不可少，相信通过这篇文章，读者们对极坐标图刻度标签移动和文本标签微调有了更深刻的理解。