在对数刻度中固定x和y轴格式

Question

这是我用来生成图形的代码

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# generate data
x = np.linspace(0.01, 9.9, 15)
y = np.linspace(0.07, 0.7, 15)


matplotlib.rcParams['font.size'] = 20

# legend
matplotlib.rcParams['legend.frameon'] = False
matplotlib.rcParams['legend.fontsize'] = 'medium'

# ticks
matplotlib.rcParams['xtick.major.size'] = 10.0
matplotlib.rcParams['xtick.minor.size'] = 5.0
matplotlib.rcParams['xtick.major.width'] = 2.0
matplotlib.rcParams['xtick.minor.width'] = 2.0
matplotlib.rcParams['xtick.major.pad'] = 8.0

matplotlib.rcParams['ytick.major.size'] = 10.0
matplotlib.rcParams['ytick.minor.size'] = 5.0
matplotlib.rcParams['ytick.major.width'] = 2.0
matplotlib.rcParams['ytick.minor.width'] = 2.0
matplotlib.rcParams['ytick.major.pad'] = 8.0


fig = plt.figure(figsize=(10,6))
ax = fig.add_subplot(111)

plt.scatter(x, y, marker='o', color='k')

plt.xscale('log')
plt.xlim(xmin=0.005, xmax=10)
plt.yscale('log')
plt.ylim(ymin=0.07, ymax=0.7)

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# x axis format
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.FormatStrFormatter("%.2f"))

# y axis format
ax.yaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.FormatStrFormatter("%.1f"))
ax.yaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.FormatStrFormatter("%.1f"))

# borders 
plt.axhline(0.07, color='k', lw=2)
plt.axhline(0.7, color='k', lw=2)
plt.axvline(0.005, color='k', lw=2)
plt.axvline(10, color='k', lw=2)

plt.show()

我有以下问题

1-如何解决x轴格式问题，以便最后2个数字应分别写为1和10（而不是1.00和10.00）？

在y轴上的2：我不想写所有的数字，只写几个。 如何将其固定为：0.07、0.1、0.3、0.6？

3-如何去除角落的壁虱？

编辑1（问题3的更多详细信息）

如果您仔细看，在下图中蓝色矩形内，则角不平滑。 这是因为我使用plt.axhline和plt.axvline绘制了一条线（以使边框变粗）。 这些线重叠绘制的角上的刻度线使角不平滑。 我的想法是去除角落的壁虱以使其光滑。 除非有我不知道的更聪明的方法。

Answer 1

对于问题1，您需要以下格式设置：

import matplotlib.ticker as ticker

def customizedLogFormat(x,pos):
  decimalplaces = int(np.maximum(-np.log10(x),0))
  formatstring = '{{:.{:1d}f}}'.format(decimalplaces)      
  return formatstring.format(x)  

接着

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(customizedLogFormat))

对于您的问题2，我真的不知道实现目标的明智方法...但是经过一些测试，我认为'set_yticks'是实现此目标的一种可能方法：

ax.yaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.FormatStrFormatter("%.2f"))
#ax.yaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.FormatStrFormatter("%.2f"))  
ax.set_yticks([0.07, 0.1, 0.3, 0.6])
ax.get_yaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter()) 

对于第3个问题，您可以通过以下代码设置刻度位置：

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')