如何在 Jupyter Notebook 中旋转绘图？

在 Jupyter Notebook 中，我们可以使用各种 Python 绘图库来创建数据可视化。有时候，我们需要将图形旋转一定角度以更好地展示数据，如何实现呢？本文将介绍如何在 Jupyter Notebook 中旋转绘图。

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一。我们可以使用 Matplotlib 的 pyplot 子库绘制各种类型的图形和图表。

下面我们将以绘制散点图为例，介绍如何旋转绘图。

步骤一：导入库和数据

首先，我们需要导入必要的库和需要用到的数据。这里我们使用 Numpy 生成随机数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(123)
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)

步骤二：绘制散点图

接下来，我们使用 plt.scatter() 函数绘制散点图，并设置 x 和 y 轴的标签。

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

此时，我们得到的图形如下所示：

步骤三：旋转图形

要旋转图形，我们需要调用 plt.xticks() 或 plt.yticks() 函数，设置 x 或 y 轴的刻度标签和旋转角度。

plt.xticks(rotation=45)

这里我们将 x 轴的刻度标签旋转 45 度。完整代码如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(123)
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.xticks(rotation=45)

plt.show()

运行完整代码后，我们得到的图形如下所示：

Seaborn

Seaborn 是 Python 中基于 Matplotlib 的高级绘图库，能够帮助我们快速创建各种类型的图形和图表。

下面我们将以绘制统计图为例，介绍如何旋转绘图。

步骤一：导入库和数据

首先，我们需要导入必要的库和需要用到的数据。这里我们使用 Seaborn 自带的数据集 "tips"。

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')

步骤二：绘制统计图

接下来，我们使用 Seaborn 绘制统计图，并设置 x 和 y 轴的标签。

sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=tips)
plt.xlabel('Day of the week')
plt.ylabel('Total bill')

此时，我们得到的图形如下所示：

步骤三：旋转图形

要旋转图形，我们需要调用 plt.xticks() 或 plt.yticks() 函数，设置 x 或 y 轴的刻度标签和旋转角度。

plt.xticks(rotation=45)

这里我们将 x 轴的刻度标签旋转 45 度。完整代码如下所示：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset('tips')

sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=tips)
plt.xlabel('Day of the week')
plt.ylabel('Total bill')
plt.xticks(rotation=45)

plt.show()

运行完整代码后，我们得到的图形如下所示：

到此为止，我们成功地在 Jupyter Notebook 中旋转绘图。