出现错误的值…使用python matplotlib.ticker（ax.xaxis.set_major_locator）

Question

我很难通过使用matplotlib.ticker方法来获取正确的x-ticks值。 这是描述我的问题的简单工作示例。

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

## Sample code
np.arange(0, 15, 5)
plt.figure(figsize = [6,4])

x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15])
y=np.array([15,16,17,18,19,20,40,50,60,70,80,90,100,110,120])
ax = sns.pointplot(x,y, color='k', markers=["."], scale = 2)  
ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator([1,5,8]))

结果：x-点位于正确的位置（1,5,8），但我想要的那些位置的值是1,5,8（对应的x值），而不是（1,2,3）

我已经尝试过https://matplotlib.org/examples/ticks_and_spines/tick-locators.html中解释的所有定位符，但是都显示了1,2,3个x-ticks值... :(

我的实际问题（遇到相同问题的麻烦：x-ticks应该类似于64、273.5、1152.5，而不是前三个数字）

...
print(intervals}
>> [64, 74, 86.5, 10.1, 116.0, 132.0, 152.0, 175.5, 204.0, 236.0, 273.5, 319.0, 371.0, 434.0, 509.0, 595.5, 701.0, 861.0, 1152.5]

ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.LinearLocator(3)
plt.show()

Answer 1

您已经成功设置了定位器。 s的位置确实在位置1,5,8。

您缺少的是格式化程序。 您想在这些位置显示什么值？
您可以使用FixedFormatter ，指定要显示的标签，

ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.FixedFormatter([1,5,8]))

您同样可以使用ScalarFormatter ，它会根据它们的位置自动选择刻度标签。

ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())

完整的代码：

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

## Sample code
np.arange(0, 15, 5)
plt.figure(figsize = [6,4])

x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15])
y=np.array([15,16,17,18,19,20,40,50,60,70,80,90,100,110,120])
ax = sns.pointplot(x,y, color='k', markers=["."], scale = 2)  
ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator([1,5,8]))
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())
# or use
#ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.FixedFormatter([1,5,8]))

plt.show()

---

在这里使用海洋点状图可能不是最佳选择。 常见的matplotlib图更有意义。 在这种情况下，仅设置定位器就足够了，因为格式化程序已经自动设置为ScalarFormatter。

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

## Sample code
np.arange(0, 15, 5)
plt.figure(figsize = [6,4])

x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15])
y=np.array([15,16,17,18,19,20,40,50,60,70,80,90,100,110,120])
plt.plot(x,y, marker="o") 
plt.gca().xaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.FixedLocator([1,5,8]))

plt.show()