matplotlib：格式化轴偏移值到整数或特定数字

8 回答

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  我有完全相同的问题，这两行修复了问题：

  y_formatter = matplotlib.ticker.ScalarFormatter(useOffset=False)
  ax.yaxis.set_major_formatter(y_formatter)
  

  回复于 2024-04-28T13:18:39+08:00
• 5

  更简单的解决方案是简单地自定义刻度标签 . 举个例子：

  from pylab import *
  
  # Generate some random data...
  x = linspace(55478, 55486, 100)
  y = random(100) - 0.5
  y = cumsum(y)
  y -= y.min()
  y *= 1e-8
  
  # plot
  plot(x,y)
  
  # xticks
  locs,labels = xticks()
  xticks(locs, map(lambda x: "%g" % x, locs))
  
  # ytikcs
  locs,labels = yticks()
  yticks(locs, map(lambda x: "%.1f" % x, locs*1e9))
  ylabel('microseconds (1E-9)')
  
  show()
  

  

  请注意在y轴情况下，我将值乘以 1e9 ，然后在y标签中提到该常量

  ---

  EDIT

  另一种选择是通过手动将其文本添加到图的顶部来伪造指数乘数：

  locs,labels = yticks()
  yticks(locs, map(lambda x: "%.1f" % x, locs*1e9))
  text(0.0, 1.01, '1e-9', fontsize=10, transform = gca().transAxes)
  

  ---

  EDIT2

  您也可以以相同的方式格式化x轴偏移值：

  locs,labels = xticks()
  xticks(locs, map(lambda x: "%g" % x, locs-min(locs)))
  text(0.92, -0.07, "+%g" % min(locs), fontsize=10, transform = gca().transAxes)
  

  

  回复于 2024-04-28T13:18:39+08:00
• 11

  你必须子类 ScalarFormatter 做你需要的... _set_offset 只需添加一个常量，你想设置 ScalarFormatter.orderOfMagnitude . 不幸的是，当调用 ScalarFormatter 实例来格式化轴刻度标签时，手动设置 orderOfMagnitude 赢了't do anything, as it' s重置 . 它不应该找到一种更简单的方法来完成你想要的......这是一个例子：

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  from matplotlib.ticker import ScalarFormatter, FormatStrFormatter
  
  class FixedOrderFormatter(ScalarFormatter):
      """Formats axis ticks using scientific notation with a constant order of 
      magnitude"""
      def __init__(self, order_of_mag=0, useOffset=True, useMathText=False):
          self._order_of_mag = order_of_mag
          ScalarFormatter.__init__(self, useOffset=useOffset, 
                                   useMathText=useMathText)
      def _set_orderOfMagnitude(self, range):
          """Over-riding this to avoid having orderOfMagnitude reset elsewhere"""
          self.orderOfMagnitude = self._order_of_mag
  
  # Generate some random data...
  x = np.linspace(55478, 55486, 100) 
  y = np.random.random(100) - 0.5
  y = np.cumsum(y)
  y -= y.min()
  y *= 1e-8
  
  # Plot the data...
  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_subplot(111)
  ax.plot(x, y, 'b-')
  
  # Force the y-axis ticks to use 1e-9 as a base exponent 
  ax.yaxis.set_major_formatter(FixedOrderFormatter(-9))
  
  # Make the x-axis ticks formatted to 0 decimal places
  ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%0.0f'))
  plt.show()
  

  产生的结果如下：
  

  而默认格式如下：
  

  希望那有所帮助！

  编辑：对于它的 Value ，我不知道偏移标签所在的位置......手动设置它会稍微容易些，但我无法弄清楚如何这样做......我感觉到了必须有一个比这一切更简单的方法 . 但是它有效！

  回复于 2024-04-28T13:18:39+08:00
• 5

  与Amro的答案类似，您可以使用FuncFormatter

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  from matplotlib.ticker import FuncFormatter
  
  # Generate some random data...
  x = np.linspace(55478, 55486, 100) 
  y = np.random.random(100) - 0.5
  y = np.cumsum(y)
  y -= y.min()
  y *= 1e-8
  
  # Plot the data...
  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_subplot(111)
  ax.plot(x, y, 'b-')
  
  # Force the y-axis ticks to use 1e-9 as a base exponent 
  ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, pos: ('%.1f')%(x*1e9)))
  ax.set_ylabel('microseconds (1E-9)')
  
  # Make the x-axis ticks formatted to 0 decimal places
  ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, pos: '%.0f'%x))
  plt.show()
  

  回复于 2024-04-28T13:18:39+08:00
• 28

  我认为更优雅的方法是使用自动收报机格式化程序 . 以下是xaxis和yaxis的示例：

  from pylab import *
  from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
  
  majorLocator   = MultipleLocator(20)
  xFormatter = FormatStrFormatter('%d')
  yFormatter = FormatStrFormatter('%.2f')
  minorLocator   = MultipleLocator(5)
  
  
  t = arange(0.0, 100.0, 0.1)
  s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01)
  
  ax = subplot(111)
  plot(t,s)
  
  ax.xaxis.set_major_locator(majorLocator)
  ax.xaxis.set_major_formatter(xFormatter)
  ax.yaxis.set_major_formatter(yFormatter)
  
  #for the minor ticks, use no labels; default NullFormatter
  ax.xaxis.set_minor_locator(minorLocator)
  

  回复于 2024-04-28T13:18:39+08:00
• 1

  添加 set_scientific(False) 后，Gonzalo的解决方案开始为我工作：

  ax=gca()
  fmt=matplotlib.ticker.ScalarFormatter(useOffset=False)
  fmt.set_scientific(False)
  ax.xaxis.set_major_formatter(fmt)
  

  回复于 2024-04-28T13:18:39+08:00
• 96

  正如评论和in this answer中所指出的那样，通过执行以下操作，可以全局关闭偏移量：

  matplotlib.rcParams['axes.formatter.useoffset'] = False
  

  回复于 2024-04-28T13:18:39+08:00
• 34

  对于第二部分，没有再次手动重置所有刻度，这是我的解决方案：

  class CustomScalarFormatter(ScalarFormatter):
      def format_data(self, value):
          if self._useLocale:
              s = locale.format_string('%1.2g', (value,))
          else:
              s = '%1.2g' % value
          s = self._formatSciNotation(s)
          return self.fix_minus(s)
  xmajorformatter = CustomScalarFormatter()  # default useOffset=True
  axes.get_xaxis().set_major_formatter(xmajorformatter)
  

  显然你可以将格式字符串设置为你想要的任何东西 .

  回复于 2024-04-28T13:18:39+08:00