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總結(jié)matplotlib繪圖如何設(shè)置坐標(biāo)軸刻度大小和刻度。
上代碼:
from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter xmajorLocator = MultipleLocator(20) #將x主刻度標(biāo)簽設(shè)置為20的倍數(shù) xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #設(shè)置x軸標(biāo)簽文本的格式 xminorLocator = MultipleLocator(5) #將x軸次刻度標(biāo)簽設(shè)置為5的倍數(shù) ymajorLocator = MultipleLocator(0.5) #將y軸主刻度標(biāo)簽設(shè)置為0.5的倍數(shù) ymajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #設(shè)置y軸標(biāo)簽文本的格式 yminorLocator = MultipleLocator(0.1) #將此y軸次刻度標(biāo)簽設(shè)置為0.1的倍數(shù) t = arange(0.0, 100.0, 1) s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01) ax = subplot(111) #注意:一般都在ax中設(shè)置,不再plot中設(shè)置 plot(t,s,'--b*') #設(shè)置主刻度標(biāo)簽的位置,標(biāo)簽文本的格式 ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter) #顯示次刻度標(biāo)簽的位置,沒(méi)有標(biāo)簽文本 ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator) ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator) ax.xaxis.grid(True, which='major') #x坐標(biāo)軸的網(wǎng)格使用主刻度 ax.yaxis.grid(True, which='minor') #y坐標(biāo)軸的網(wǎng)格使用次刻度 show()
繪圖如下:
如果仔細(xì)看代碼,可以得知,設(shè)置坐標(biāo)軸刻度和文本主要使用了"MultipleLocator"、"FormatStrFormatter"方法。
這兩個(gè)方法來(lái)自matplotlib安裝庫(kù)里面ticker.py文件;"MultipleLocator(Locator)"表示將刻度標(biāo)簽設(shè)置為L(zhǎng)ocator的倍數(shù),"FormatStrFormatter"表示設(shè)置標(biāo)簽文本的格式,代碼中"%1.1f"表示保留小數(shù)點(diǎn)后一位,浮點(diǎn)數(shù)顯示。
相應(yīng)的方法還有:
除了以上方法,還有另外一種方法,那就是使用xticks方法(yticks,x,y表示對(duì)應(yīng)坐標(biāo)軸),xticks用法可在python cmd下輸入以下代碼查看:
import matplotlib.pyplot as plt help(plt.xticks)
代碼如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig,ax = plt.subplots() x = [1,2,3,4,5] y = [0,2,5,9,15] #ax is the axes instance group_labels = ['a', 'b','c','d','e'] plt.plot(x,y) plt.xticks(x, group_labels, rotation=0) plt.grid() plt.show()
繪圖如下:
上圖中使用了"plt.xticks"方法設(shè)置x軸文本,標(biāo)簽文本使用group_labels中的內(nèi)容,因此可以根據(jù)需要修改group_labels中的內(nèi)容。
網(wǎng)上看到的另一種方法,代碼如下:
import matplotlib.pyplot as pl import numpy as np from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FuncFormatter x = np.arange(0, 4*np.pi, 0.01) y = np.sin(x) pl.figure(figsize=(10,6)) pl.plot(x, y,label="$sin(x)$") ax = pl.gca() def pi_formatter(x, pos): """ 比較羅嗦地將數(shù)值轉(zhuǎn)換為以pi/4為單位的刻度文本 """ m = np.round(x / (np.pi/4)) n = 4 if m%2==0: m, n = m/2, n/2 if m%2==0: m, n = m/2, n/2 if m == 0: return "0" if m == 1 and n == 1: return "$\pi$" if n == 1: return r"$%d \pi$" % m if m == 1: return r"$\frac{\pi}{%d}$" % n return r"$\frac{%d \pi}{%d}$" % (m,n) # 設(shè)置兩個(gè)坐標(biāo)軸的范圍 pl.ylim(-1.5,1.5) pl.xlim(0, np.max(x)) # 設(shè)置圖的底邊距 pl.subplots_adjust(bottom = 0.15) pl.grid() #開啟網(wǎng)格 # 主刻度為pi/4 ax.xaxis.set_major_locator( MultipleLocator(np.pi/4) ) # 主刻度文本用pi_formatter函數(shù)計(jì)算 ax.xaxis.set_major_formatter( FuncFormatter( pi_formatter ) ) # 副刻度為pi/20 ax.xaxis.set_minor_locator( MultipleLocator(np.pi/20) ) # 設(shè)置刻度文本的大小 for tick in ax.xaxis.get_major_ticks(): tick.label1.set_fontsize(16) pl.legend() pl.show()
繪圖如下:
以上就是本次小編整理的全部?jī)?nèi)容,感謝你對(duì)億速云的支持。
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