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seaborn / matplotlib軸の目盛りラベルを数から数千または数百万にフォーマットする方法は？ （125,436から125.4K）

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns
import pandas as pd
sns.set(style="darkgrid")    
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))    
palette = sns.color_palette("bright", 6)
g = sns.scatterplot(ax=ax, x="Area", y="Rent/Sqft", hue="Region", marker='o', data=df, s=100, palette= palette)
g.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), ncol=1)
g.set(xlim = (50000,250000))

enter image description here

軸形式を数値からカスタム形式に変更するにはどうすればよいですか？たとえば、125000〜125.00K

pythonmatplotlibseaborn
8
Vinay

IIUCでは、xticksをフォーマットしてこれらを設定できます。

In[60]:
#generate some psuedo data
df = pd.DataFrame({'num':[50000, 75000, 100000, 125000], 'Rent/Sqft':np.random.randn(4), 'Region':list('abcd')})
df

Out[60]: 
      num  Rent/Sqft Region
0   50000   0.109196      a
1   75000   0.566553      b
2  100000  -0.274064      c
3  125000  -0.636492      d

In[61]:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns
import pandas as pd
sns.set(style="darkgrid")    
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))    
palette = sns.color_palette("bright", 4)
g = sns.scatterplot(ax=ax, x="num", y="Rent/Sqft", hue="Region", marker='o', data=df, s=100, palette= palette)
g.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), ncol=1)
g.set(xlim = (50000,250000))
xlabels = ['{:,.2f}'.format(x) + 'K' for x in g.get_xticks()/1000]
g.set_xticklabels(xlabels)

Out[61]:

enter image description here

ここで重要なのは、次の行です。

xlabels = ['{:,.2f}'.format(x) + 'K' for x in g.get_xticks()/1000]
g.set_xticklabels(xlabels)

したがって、これはすべてのティックを1000で除算し、フォーマットし、xtickラベルを設定します

[〜＃〜] update [〜＃〜]より良い方法を提案してくれた@ScottBostonに感謝します。

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.2f}'.format(x/1000) + 'K'))

docs を参照してください

5
EdChum

標準単位で目盛りラベルをフォーマットする標準的な方法は、 EngFormatter を使用することです。 matplotlibドキュメントには 例 もあります。

ここでは、次のようになります。

import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import seaborn as sns
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"xaxs" : np.random.randint(50000,250000, size=20),
                   "yaxs" : np.random.randint(7,15, size=20),
                   "col"  : np.random.choice(list("ABC"), size=20)})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))    
palette = sns.color_palette("bright", 6)
sns.scatterplot(ax=ax, x="xaxs", y="yaxs", hue="col", data=df, 
                marker='o', s=100, palette="magma")
ax.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), ncol=1)
ax.set(xlim = (50000,250000))

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.EngFormatter())

plt.show()

enter image description here

10
ImportanceOfBeingErnest

Seabornwithoutimportingmatplotlibの使用：

import seaborn as sns
sns.set()

chart = sns.relplot(x="x_val", y="y_val", kind="line", data=my_data)

ticks = chart.axes[0][0].get_xticks()

xlabels = ['$' + '{:,.0f}'.format(x) for x in ticks]

chart.set_xticklabels(xlabels)
chart.fig

上記のEdChumの回答に感謝します。90％私をそこに連れて行ってくれました。

1
Boris Yakubchik