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Cómo agregar una etiqueta x y una etiqueta y compartidas a un gráfico creado con pandas plot

Uno puede crear subparcelas fácilmente desde un marco de datos usando pandas:

 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame({'A': [0.3, 0.2, 0.5, 0.2], 'B': [0.1, 0.0, 0.3, 0.1], 'C': [0.2, 0.5, 0.0, 0.7], 'D': [0.6, 0.3, 0.4, 0.6]}, index=list('abcd')) ax = df.plot(kind="bar", subplots=True, layout=(2, 2), sharey=True, sharex=True, rot=0, fontsize=20)

¿Cómo se agregarían ahora las etiquetas x e y al gráfico resultante? Aquí se explica para una sola parcela. Entonces, si quisiera agregar etiquetas a una trama secundaria en particular, podría hacerlo:

 ax[1][0].set_xlabel('my_general_xlabel') ax[0][0].set_ylabel('my_general_ylabel') plt.show()

Eso da:

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¿Cómo se agregarían las etiquetas para que estén centradas y no solo se refieran a una fila/columna?

over 4 years ago · Santiago Trujillo
3 Respuestas
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Las etiquetas X e Y están vinculadas a ejes en matplotlib. Por lo tanto, tiene poco sentido usar los comandos xlabel o ylabel con el fin de etiquetar varias subparcelas.

Sin embargo, lo que es posible es crear un texto simple y colocarlo en la posición deseada. fig.text(x,y, text) coloca algo de texto en las coordenadas x e y en las coordenadas de la figura, es decir, la esquina inferior izquierda de la figura tiene las coordenadas (0,0) y la esquina superior derecha (1,1) .

 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame({'A': [0.3, 0.2, 0.5, 0.2], 'B': [0.1, 0.0, 0.3, 0.1], 'C': [0.2, 0.5, 0.0, 0.7], 'D': [0.6, 0.3, 0.4, 0.6]}, index=list('abcd')) axes = df.plot(kind="bar", subplots=True, layout=(2,2), sharey=True, sharex=True) fig=axes[0,0].figure fig.text(0.5,0.04, "Some very long and even longer xlabel", ha="center", va="center") fig.text(0.05,0.5, "Some quite extensive ylabel", ha="center", va="center", rotation=90) plt.show()

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El inconveniente de esta solución es que las coordenadas de dónde colocar el texto deben configurarse manualmente y pueden depender del tamaño de la figura.

over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar

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Otra solución: cree una subparcela grande y luego establezca las etiquetas comunes. Esto es lo que tengo.

ingrese la descripción de la imagen aquí

El código fuente está debajo.

 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() axarr = fig.add_subplot(221) df = pd.DataFrame({'A': [0.3, 0.2, 0.5, 0.2], 'B': [0.1, 0.0, 0.3, 0.1], 'C': [0.2, 0.5, 0.0, 0.7], 'D': [0.6, 0.3, 0.4, 0.6]}, index=list('abcd')) axes = df.plot(kind="bar", ax=axarr, subplots=True, layout=(2, 2), sharey=True, sharex=True, rot=0, fontsize=20) # Create a big subplot ax = fig.add_subplot(111, frameon=False) # hide tick and tick label of the big axes plt.tick_params(labelcolor='none', top='off', bottom='off', left='off', right='off') ax.set_xlabel('my_general_xlabel', labelpad=10) # Use argument `labelpad` to move label downwards. ax.set_ylabel('my_general_ylabel', labelpad=20) plt.show()
over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar

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Esto creará un eje 111 invisible donde puede establecer las etiquetas generales x e y:

 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame({'A': [0.3, 0.2, 0.5, 0.2], 'B': [0.1, 0.0, 0.3, 0.1], 'C': [0.2, 0.5, 0.0, 0.7], 'D': [0.6, 0.3, 0.4, 0.6]}, index=list('abcd')) ax = df.plot(kind="bar", subplots=True, layout=(2, 2), sharey=True, sharex=True, rot=0, fontsize=12) fig = ax[0][0].get_figure() # getting the figure ax0 = fig.add_subplot(111, frame_on=False) # creating a single axes ax0.set_xticks([]) ax0.set_yticks([]) ax0.set_xlabel('my_general_xlabel', labelpad=25) ax0.set_ylabel('my_general_ylabel', labelpad=45) # Part of a follow up question: Modifying the fontsize of the titles: for i,axi in np.ndenumerate(ax): axi.set_title(axi.get_title(),{'size' : 16})

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over 4 years ago · Santiago Trujillo Denunciar
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