在y轴上绘制特定值，而不是从数据框中增加比例

Question

将数据框的2列绘制到折线图中时，是否有可能在y轴上具有固定值（并使轴上的数字之间的距离保持不变），而不是不断增加比例尺？ 例如，取决于数据集中的值，而不是0、100、200、300，...而是0、21、53、124、287？ 因此，基本上在轴上固定所有可能的值，而不是增加比例？

Answer 1

是的，您可以使用： ax.set_yticks()

例：

df = pd.DataFrame([[13, 1], [14, 1.5], [15, 1.8], [16, 2], [17, 2], [18, 3 ], [19, 3.6]], columns = ['A','B'])
fig, ax = plt.subplots()

x = df['A']
y = df['B']
ax.plot(x, y, 'g-')
ax.set_yticks(y)
plt.show()

或者，如果两个值之间的距离很远，则可以使用ax.set_yscale('log') 。 例：

df = pd.DataFrame([[13, 1], [14, 1.5], [15, 1.8], [16, 2], [17, 2], [18, 3 ], [19, 3.6], [20, 300]], columns = ['A','B'])
fig, ax = plt.subplots()

x = df['A']
y = df['B']

ax.plot(x, y, 'g-')
ax.set_yscale('log', basex=2)
ax.yaxis.set_ticks(y)
ax.yaxis.set_ticklabels(y)
plt.show()

Answer 2

您需要做的是：

1. 获取所有不同的y值并对它们进行排序

2. 根据它们在有序列表中的位置设置它们在图上的y位置

3. 根据不同的有序值设置y标签

下面的代码可以

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

df = pd.DataFrame([[13, 1], [14, 1.8], [16, 2], [15, 1.5], [17, 2], [18, 3 ], 
                   [19, 200],[20, 3.6], ], columns = ['A','B'])

x = df['A']
y = df['B']

y_keys = np.sort(y.unique())
y_values = range(len(y_keys))
y_dict = dict(zip(y_keys,y_values))

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x,[y_dict[k] for k in y],'o-')

ax.set_yticks(y_values)
ax.set_yticklabels(y_keys)