matplotlib刻度设置详解

时间:2016-08-21 23:08:09   收藏:0   阅读:20678

 

今天给大家总结一下matplotlib绘图时如何设置刻度,希望对正在学习matplotlib的同学有帮助。

 

Tick locating and formatting

 

该模块包括许多类以支持完整的刻度位置和格式的配置。尽管 locators 与主刻度或小刻度没有关系,他们经由 Axis 类使用来支持主刻度和小刻度位置和格式设置。一般情况下,刻度位置和格式均已提供,通常也是最常用的形式。

默认格式

x轴数据绘制在一个大间隔的一个小的集中区域时,默认的格式将会生效。为了减少刻度标注重叠的可能性,刻度被标注在固定间隔之间的空白区域。比如:

ax.plot(np.arange(2000, 2010), range(10))

表现形式如下:

刻度仅标注了 0-9 以及一个间隔 +2e3 。如果不希望这种形式,可以关闭默认格式设置中的间隔标注的使用。

ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)

设置 rcParam axes.formatter.useoffset=False 以在全局上关闭,或者设置不同的格式。

 

刻度位置

Locator 类是所有刻度 Locators 的基类。 locators 负责根据数据的范围自动调整视觉间隔,以及刻度位置的选择。 MultipleLocator 是一种有用的半自动的刻度 Locator。 你可以通过基类进行初始化设置等等。

Locator 子类定义如下:

NullLocator

No ticks

FixedLocator

Tick locations are fixed

IndexLocator

locator for index plots (e.g., where x = range(len(y)))

LinearLocator

evenly spaced ticks from min to max

LogLocator

logarithmically ticks from min to max

SymmetricalLogLocator

locator for use with with the symlog norm, works like the LogLocator for the part outside of the threshold and add 0 if inside the limits

MultipleLocator

ticks and range are a multiple of base;either integer or float

OldAutoLocator

choose a MultipleLocator and dyamically reassign it for intelligent ticking during navigation

MaxNLocator

finds up to a max number of ticks at nice locations

AutoLocator

MaxNLocator with simple defaults. This is the default tick locator for most plotting.

AutoMinorLocator

locator for minor ticks when the axis is linear and the major ticks are uniformly spaced. It subdivides the major tick interval into a specified number of minor intervals, defaulting to 4 or 5 depending on the major interval.

你可以继承 Locator 定义自己的 locator。 你必须重写 ___call__ 方法,该方法返回位置的序列,你可能也想重写 autoscale 方法以根据数据的范围设置视觉间隔。

如果你想重写默认的locator,使用上面或常用的locator任何一个, 将其传给 x y axis 对象。相关的方法如下:

ax.xaxis.set_major_locator( xmajorLocator )ax.xaxis.set_minor_locator( xminorLocator )ax.yaxis.set_major_locator( ymajorLocator )ax.yaxis.set_minor_locator( yminorLocator )

 

刻度格式

刻度格式由 Formatter 继承来的类控制。 formatter仅仅作用于单个刻度值并且返回轴的字符串。
相关的子类请参考官方文档。

同样也可以通过重写 __all__ 方法来继承 Formatter 基类以设定自己的 formatter

为了控制主刻度或小刻度标注的格式,使用下面任一方法:

ax.xaxis.set_major_formatter( xmajorFormatter )ax.xaxis.set_minor_formatter( xminorFormatter )ax.yaxis.set_major_formatter( ymajorFormatter )ax.yaxis.set_minor_formatter( yminorFormatter )

 

设置刻度标注

 

原型举例:

set_xticklabels(labels, fontdict=None, minor=False, **kwargs)

综合举例(1)如下:

设置指定位置的标注更改为其他的标注:

...

plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],

          [r’$-\pi$’, r’$-\pi/2$’, r’$0$’, r’$+\pi/2$’, r’$+\pi$’])

 

plt.yticks([-1, 0, +1],

          [r’$-1$’, r’$0$’, r’$+1$’])

...

综合举例(2)如下:

设置坐标轴主刻度和次刻度。

#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*- #---------------------------------------------------#演示MatPlotLib中设置坐标轴主刻度标签和次刻度标签.

#对于次刻度显示,如果要使用默认设置只要matplotlib.pyplot.minorticks_on()

#---------------------------------------------------

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

#---------------------------------------------------

xmajorLocator   = MultipleLocator(20) #x主刻度标签设置为20的倍数

xmajorFormatter = FormatStrFormatter(’%5.1f’) #设置x轴标签文本的格式

xminorLocator   = MultipleLocator(5) #x轴次刻度标签设置为5的倍数

 

 

ymajorLocator   = MultipleLocator(0.5) #y轴主刻度标签设置为0.5的倍数

ymajorFormatter = FormatStrFormatter(’%1.1f’) #设置y轴标签文本的格式

yminorLocator   = MultipleLocator(0.1) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数

 

 

t = np.arange(0.0, 100.0, 1)

s = np.sin(0.1*np.pi*t)*np.exp(-t*0.01)

 

ax = plt.subplot(111) #注意:一般都在ax中设置,不再plot中设置

plt.plot(t,s,’--r*’)

#设置主刻度标签的位置,标签文本的格式

ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)

ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter)

 

ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)

ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter)

#显示次刻度标签的位置,没有标签文本

ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)

ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)

 

ax.xaxis.grid(True, which=’major’) #x坐标轴的网格使用主刻度

ax.yaxis.grid(True, which=’minor’) #y坐标轴的网格使用次刻度

 

plt.show()

##########################################################

图像形式如下:


文章来自:博客园/Chris*Chen

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