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學習python中matplotlib繪圖設置坐標軸刻度、文本
2018-02-15
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學習python中matplotlib繪圖設置坐標軸刻度、文本

總結matplotlib繪圖如何設置坐標軸刻度大小和刻度。

上代碼：

frompylabimport*
frommatplotlib.tickerimportMultipleLocator, FormatStrFormatter
xmajorLocator =MultipleLocator(20)#將x主刻度標簽設置為20的倍數
xmajorFormatter=FormatStrFormatter('%1.1f')#設置x軸標簽文本的格式
xminorLocator =MultipleLocator(5)#將x軸次刻度標簽設置為5的倍數
ymajorLocator =MultipleLocator(0.5)#將y軸主刻度標簽設置為0.5的倍數
ymajorFormatter=FormatStrFormatter('%1.1f')#設置y軸標簽文本的格式
yminorLocator =MultipleLocator(0.1)#將此y軸次刻度標簽設置為0.1的倍數
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中設置,不再plot中設置
plot(t,s,'--b*')
#設置主刻度標簽的位置,標簽文本的格式
ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter)
ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)
ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter)
#顯示次刻度標簽的位置,沒有標簽文本
ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)
ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)
ax.xaxis.grid(True, which='major')#x坐標軸的網格使用主刻度
ax.yaxis.grid(True, which='minor')#y坐標軸的網格使用次刻度
  
show()

繪圖如下：

如果仔細看代碼，可以得知，設置坐標軸刻度和文本主要使用了"MultipleLocator"、"FormatStrFormatter"方法。

這兩個方法來自matplotlib安裝庫里面ticker.py文件；"MultipleLocator(Locator)"表示將刻度標簽設置為Locator的倍數,"FormatStrFormatter"表示設置標簽文本的格式，代碼中"%1.1f"表示保留小數點后一位，浮點數顯示。

相應的方法還有：

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表示對應坐標軸)，xticks用法可在python cmd下輸入以下代碼查看:

importmatplotlib.pyplot as plt
help(plt.xticks)

代碼如下：

importnumpy as np
importmatplotlib.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"方法設置x軸文本，標簽文本使用group_labels中的內容，因此可以根據需要修改group_labels中的內容。

網上看到的另一種方法，代碼如下:

importmatplotlib.pyplot as pl
importnumpy as np
frommatplotlib.tickerimportMultipleLocator, 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()
  
defpi_formatter(x, pos):
  """
  比較羅嗦地將數值轉換為以pi/4為單位的刻度文本
  """
  m=np.round(x/(np.pi/4))
  n=4
  ifm%2==0: m, n=m/2, n/2
  ifm%2==0: m, n=m/2, n/2
  ifm==0:
    return"0"
  ifm==1andn==1:
    return"$\pi$"
  ifn==1:
    returnr"$%d \pi$"%m
  ifm==1:
    returnr"$\frac{\pi}{%d}$"%n
  returnr"$\frac{%d \pi}{%d}$"%(m,n)
  
# 設置兩個坐標軸的范圍
pl.ylim(-1.5,1.5)
pl.xlim(0, np.max(x))
  
# 設置圖的底邊距
pl.subplots_adjust(bottom=0.15)
  
pl.grid()#開啟網格
  
# 主刻度為pi/4
ax.xaxis.set_major_locator( MultipleLocator(np.pi/4) )
  
# 主刻度文本用pi_formatter函數計算
ax.xaxis.set_major_formatter( FuncFormatter( pi_formatter ) )
  
# 副刻度為pi/20
ax.xaxis.set_minor_locator( MultipleLocator(np.pi/20) )
  
# 設置刻度文本的大小
fortickinax.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內容




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