[英]Add custom logarithmic tick location to matplotlib
我有一条线 plot,其中 x 轴是对数的。 我想在这个轴上标记一个特定的值(40000)。 这意味着我想在这个位置插入一个自定义的主要刻度。 我尝试使用从 numpy 的日志空间生成的set_xticks()
显式设置logspace
,这有点工作,但不会自动为额外的刻度添加 label。 我怎样才能做到这一点? 另外,我可以为这个额外的刻度自定义网格线吗?
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(np.power(sizes, 2), hsv_mat_times, label="HSV Material Shader")
ax.plot(np.power(sizes, 2), brick_mat_times, label="Brick Material Shader")
ax.set_title("Python Shader Rendering Performance")
ax.set_xlabel("Number of Pixels")
ax.set_ylabel("CPU Rendering Time (ms)")
formatter = FuncFormatter(lambda x, pos: "{:.3}".format(x / 1000000))
xticks = np.logspace(2,6,num=5)
xticks = np.insert(xticks,4,200*200)
ax.set_xscale("log")
ax.set_xticks(xticks)
ax.legend()
plt.show()
编辑感谢您的回答,它们是使用FuncFormatter
的绝佳解决方案。 然而,我确实偶然发现了一个使用axvline
在 200x200 处添加垂直线的解决方案。 这是我的新解决方案,使用次要刻度作为额外刻度。
def log_format(x, pos):
return "$200\\times 200$"
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(np.power(sizes, 2), hsv_mat_times, label="HSV Material Shader")
ax.plot(np.power(sizes, 2), brick_mat_times, label="Brick Material Shader")
ax.plot(np.power(sizes, 2), hsv_mat_times2, label="PLACEHOLDER FOR 3rd shader")
ax.set_title("Python Shader Rendering Performance", fontsize=18)
ax.set_xlabel("Number of Pixels")
ax.set_ylabel("CPU Rendering Time (ms)")
ax.set_xscale("log")
ax.set_xticks([200*200], minor=True)
ax.xaxis.grid(False, which="minor")
ax.axvline(200*200, color='white', linestyle="--")
ymin,ymax = ax.get_ylim()
ax.text(200*200 - 200*50, (ymax-ymin)/2, "Default render size", rotation=90, va="center", style="italic")
ax.xaxis.set_minor_formatter(FuncFormatter(log_format))
ax.legend()
plt.show()
您可以在设置 xticks 后尝试使用ScalarFormatter()
。
xticks = np.logspace(2,6,num=5)
xticks = np.insert(xticks,4,200*200)
ax.set_xscale("log")
ax.set_xticks(xticks)
# add this line
ax.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())
之前有人问过类似的问题。 您还可以检查是否使用对数刻度设置刻度
有一篇文章深入解释了对数刻度https://atmamani.github.io/cheatsheets/matplotlib/matplotlib_2/
我希望它有帮助:-)
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