各サブプロットの軸テキストを回転する 質問する

散布図をプロットしようとしています。このスレッドで示されている例を基にしています。matplotlib に散布図行列を作成する関数はありますか?ここでは、すべてのサブプロットの軸が見えるようにコードを少し変更しました。変更後のコードを以下に示します。

import itertools
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    np.random.seed(1977)
    numvars, numdata = 4, 10
    data = 10 * np.random.random((numvars, numdata))
    fig = scatterplot_matrix(data, ['mpg', 'disp', 'drat', 'wt'],
            linestyle='none', marker='o', color='black', mfc='none')
    fig.suptitle('Simple Scatterplot Matrix')
    plt.show()

def scatterplot_matrix(data, names, **kwargs):
    """Plots a scatterplot matrix of subplots.  Each row of "data" is plotted
    against other rows, resulting in a nrows by nrows grid of subplots with the
    diagonal subplots labeled with "names".  Additional keyword arguments are
    passed on to matplotlib's "plot" command. Returns the matplotlib figure
    object containg the subplot grid."""
    numvars, numdata = data.shape
    fig, axes = plt.subplots(nrows=numvars, ncols=numvars, figsize=(8,8))
    fig.subplots_adjust(hspace=0.05, wspace=0.05)

    for ax in axes.flat:
        # Hide all ticks and labels
        ax.xaxis.set_visible(True)
        ax.yaxis.set_visible(True)

#        # Set up ticks only on one side for the "edge" subplots...
#        if ax.is_first_col():
#            ax.yaxis.set_ticks_position('left')
#        if ax.is_last_col():
#            ax.yaxis.set_ticks_position('right')
#        if ax.is_first_row():
#            ax.xaxis.set_ticks_position('top')
#        if ax.is_last_row():
#            ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')

    # Plot the data.
    for i, j in zip(*np.triu_indices_from(axes, k=1)):
        for x, y in [(i,j), (j,i)]:
            axes[x,y].plot(data[x], data[y], **kwargs)

    # Label the diagonal subplots...
    for i, label in enumerate(names):
        axes[i,i].annotate(label, (0.5, 0.5), xycoords='axes fraction',
                ha='center', va='center')

    # Turn on the proper x or y axes ticks.
    for i, j in zip(range(numvars), itertools.cycle((-1, 0))):
        axes[j,i].xaxis.set_visible(True)
        axes[i,j].yaxis.set_visible(True)
    fig.tight_layout()
    plt.xticks(rotation=45)
    fig.show()
    return fig

main()