[英]matplotlib format_major_ticks not retrieving axes tick labels
使用Python,我试图得到一个跨越多个数量级的轴的刻度标签,以科学记数法显示,这应该是相对直接的: ax1.yaxis.set_major_formatter(mtick.FormatStrFormatter('%.2E'))
(完整代码如下)
但这似乎忽略了先前设置的刻度标签,而是以科学计数法格式化range(len(axis_vector))
,如图1所示。正确的刻度标签但不以科学记数法显示(不使用ax1.yaxis.set_major_formatter(mtick.FormatStrFormatter('%.2E'))
)如图2所示。
图1:
图2:
如何让它以科学计数法显示实际的刻度标签?
以下是随机生成的示例数据的代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm
import matplotlib.ticker as mtick
y = np.array([1E0,5E0,1E1,5E1,1E2,5E2,1E3,5E3,1E4,5e4,1E5,5E5,1E6,5E5,1E7,5E7])
x = np.arange(0.2,3.2,0.2)
### generate sample data with random powers of 10
data = np.zeros(240)
for i in range(len(data)):
power = np.round(np.random.rand()*10)
data[i] = 10**power
image = data.reshape((16,15))
### Plotting
fig = plt.figure(figsize=(6,6))
ax1 = fig.add_subplot(111)
im = ax1.imshow(image, interpolation='none',norm=LogNorm(vmin=(np.min(image)),vmax=(np.max(image))))
ax1.set_xticks(np.arange(len(x)), minor=False)
ax1.set_xticklabels(x, minor=False)
ax1.set_xlabel('x-axis')
ax1.set_yticks(np.arange(len(y)), minor=False)
ax1.set_yticklabels(y, minor=False)
ax1.set_ylabel('y-axis')
ax1.tick_params(labelbottom='on',labeltop='off', labelleft='on',labelright='off',
top='off', right='off')
ax1.yaxis.set_major_formatter(mtick.FormatStrFormatter('%.2E'))
axcolor = fig.add_axes([0.9, 0.12, 0.03, 0.79])
t = np.logspace(1,11,num=12)
fig.colorbar(im, cax=axcolor, ticks=t, format='%.3E')
问题是因为刻度格式化程序直接操作刻度值而不是之前的标签。 在您的情况下,y刻度值位于np.arange(len(x))
在你的代码中,你将一个数字数组传递给set_yticklabels
方法,该方法在内部只获得了数组中每个值的字符串表示并使用了
labels = [str(x) for x in y]
您要做的是改为创建自定义(格式化)的ytick标签,并使用set_yticklabels
分配这些标签
labels = ['%.2E' % x for x in y]
ax1.set_yticklabels(labels)
如果你想要花哨,你也可以使用你的FormatStrFormatter
对象来做这件事
formatter = mtick.FormatStrFormatter('%.2E')
labels = [formatter(x) for x in y]
ax1.set_yticklabels(labels)
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.