在matplotlib对数轴标签上

Question

尊敬的matplotlib社区，

关于对数轴标签，我有一个非常快速的问题，我敢肯定你们中的一员可以在戴上帽子时回答。

本质上我在matplotlib中有一个对数轴，标签为10 ^ -2、10 ^ -1、10 ^ 0、10 ^ 1、10 ^ 2等

但是，我想要0.01、0.1、1、10、100。

谁能在这方面指导我。 我尝试了一些选择，例如：

ax.set_xticks([0.01,0.1,1,10,100])

ax.set_xlabels([0.01,0.1,1,10,100])

任何专业提示将不胜感激！

Answer 1

首先，应代替set_xlabels调用set_xticklabels作为实际的刻度标签。 也就是说，至少在我当前的环境（python 2.7，matplotlib 1.4.3，OS X 10.10）中，这并不总是足够的。 在REPL（例如ipython）中逐条指令进行指令时，有时需要在调用set_xticklabels之后更新轴。 一个快速的技巧是简单地调用grid(True)或grid(False) 。 例如：

x = np.logspace(-2,2, 1000)
y = np.sin(x)

l = [0.01,0.1,1,10,100]

plt.semilogx(x,y)
plt.gca().set_xticks(l)
plt.gca().set_xticklabels(l)
plt.grid(True)

经验性注释：使用ipython的%paste魔术贴粘贴要点时，似乎不需要使用grid(False)技巧（有人知道为什么吗？）

Answer 2

一种不错的方法是使用matplotlib.ticker模块的FuncFormatter类。 结合您自己制作的自定义函数定义，这可以帮助您按所需的精确方式自定义刻度线。 此特定代码段与matplotlib使用的对数标度很好地配合。

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

x = np.linspace(-10,10)
y = np.exp(x)

plt.close('all')

fig,ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot(x,y,'bo')
ax.set_yscale('log')

#Placed the import/function definitions here to emphasize
#the working lines of code for this particular task.
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

def labeller(x, pos):
    """
    x is the tick value, pos is the position. These args are needed by 
    FuncFormatter.
    """

    if x < 1:
        return '0.'+'0'*(abs(int(np.log10(x)))-1)+\
                format(x/10**(np.floor(np.log10(x))),'.0f')
    else:
        return format(x,'.0f')

#FuncFormatter class instance defined from the function above
custom_formatter = FuncFormatter(labeller)

ax.yaxis.set_major_formatter(custom_formatter)
plt.show()

结果：

Answer 3

我认为您需要ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter("%g")) ，如下所示：

x=[0.1,1,10,100,1000]
y=[-1,0,1,2,3]
fig,ax=plt.subplots()
ax.plot(x,y,'.-')
ax.set_xscale('log')
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter("%g"))

输出示例：