在matplotlib中以科学计数法更改偏移的颜色

Question

我正在使用双轴和科学符号绘制一些曲线。 我为标签设置了一些颜色，但设置似乎不影响其轴的科学记数法的功率指示器。 有什么伎俩吗？

例

这是我的代码：

fig = pylab.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax1.twinx()

# Plotting the data
plot_ax1, = ax1.plot()
plot_ax2, = ax2.plot()

# Setting the label colors
ax2.yaxis.set_offset_position('right') # To set the power indicator of ax2 
ax1.yaxis.label.set_color(plot_ax1.get_color())
ax2.yaxis.label.set_color(plot_ax2.get_color())

# Setting the ticker properties     
tkw = dict(size=4, width=1.5)
ax1.ticklabel_format(style='sci', scilimits=(0,0), axis='y')
ax2.ticklabel_format(style='sci', scilimits=(0,0), axis='y')        
ax1.tick_params(axis='y', colors=plot_ax1.get_color(), **tkw)
ax2.tick_params(axis='y', colors=plot_ax2.get_color(), **tkw)
ax1.tick_params(axis='x', **tkw)

# Setting the legend
lines = [plot_ax1, plot_ax2]
ax1.legend(lines, [l.get_label() for l in lines],'upper left')

Answer 1

这可能只是一个疏忽， tick_params还没有这样做，但你可以简单地手动设置它。

例如，只需将这两行添加到示例代码中：

ax1.yaxis.get_offset_text().set_color(plot_ax1.get_color())
ax2.yaxis.get_offset_text().set_color(plot_ax2.get_color())

作为一个更完整的示例，使用上面的代码片段和一些随机数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

numdata = 100
t = np.linspace(0.05, 0.11, numdata)
x1 = np.cumsum(np.random.random(numdata) - 0.5) * 40000
x2 = np.cumsum(np.random.random(numdata) - 0.5) * 0.002

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax1.twinx()

# Plotting the data
plot_ax1, = ax1.plot(t, x1, 'r-', label='x1')
plot_ax2, = ax2.plot(t, x2, 'g-', label='x2')

# Setting the label colors
ax2.yaxis.set_offset_position('right') # To set the power indicator of ax2 
ax1.yaxis.label.set_color(plot_ax1.get_color())
ax2.yaxis.label.set_color(plot_ax2.get_color())

# Setting the ticker properties     
tkw = dict(size=4, width=1.5)
ax1.ticklabel_format(style='sci', scilimits=(0,0), axis='y')
ax2.ticklabel_format(style='sci', scilimits=(0,0), axis='y')        
ax1.tick_params(axis='y', colors=plot_ax1.get_color(), **tkw)
ax2.tick_params(axis='y', colors=plot_ax2.get_color(), **tkw)

ax1.yaxis.get_offset_text().set_color(plot_ax1.get_color())
ax2.yaxis.get_offset_text().set_color(plot_ax2.get_color())

ax1.tick_params(axis='x', **tkw)

# Setting the legend
lines = [plot_ax1, plot_ax2]
ax1.legend(lines, [l.get_label() for l in lines],'upper left')

plt.show()