在matplotlib對數軸標簽上

Question

尊敬的matplotlib社區，

關於對數軸標簽，我有一個非常快速的問題，我敢肯定你們中的一員可以在戴上帽子時回答。

本質上我在matplotlib中有一個對數軸，標簽為10 ^ -2、10 ^ -1、10 ^ 0、10 ^ 1、10 ^ 2等

但是，我想要0.01、0.1、1、10、100。

誰能在這方面指導我。 我嘗試了一些選擇，例如：

ax.set_xticks([0.01,0.1,1,10,100])

ax.set_xlabels([0.01,0.1,1,10,100])

任何專業提示將不勝感激！

Answer 1

首先，應代替set_xlabels調用set_xticklabels作為實際的刻度標簽。 也就是說，至少在我當前的環境（python 2.7，matplotlib 1.4.3，OS X 10.10）中，這並不總是足夠的。 在REPL（例如ipython）中逐條指令進行指令時，有時需要在調用set_xticklabels之后更新軸。 一個快速的技巧是簡單地調用grid(True)或grid(False) 。 例如：

x = np.logspace(-2,2, 1000)
y = np.sin(x)

l = [0.01,0.1,1,10,100]

plt.semilogx(x,y)
plt.gca().set_xticks(l)
plt.gca().set_xticklabels(l)
plt.grid(True)

經驗性注釋：使用ipython的%paste魔術貼粘貼要點時，似乎不需要使用grid(False)技巧（有人知道為什么嗎？）

Answer 2

一種不錯的方法是使用matplotlib.ticker模塊的FuncFormatter類。 結合您自己制作的自定義函數定義，這可以幫助您按所需的精確方式自定義刻度線。 此特定代碼段與matplotlib使用的對數標度很好地配合。

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

x = np.linspace(-10,10)
y = np.exp(x)

plt.close('all')

fig,ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot(x,y,'bo')
ax.set_yscale('log')

#Placed the import/function definitions here to emphasize
#the working lines of code for this particular task.
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

def labeller(x, pos):
    """
    x is the tick value, pos is the position. These args are needed by 
    FuncFormatter.
    """

    if x < 1:
        return '0.'+'0'*(abs(int(np.log10(x)))-1)+\
                format(x/10**(np.floor(np.log10(x))),'.0f')
    else:
        return format(x,'.0f')

#FuncFormatter class instance defined from the function above
custom_formatter = FuncFormatter(labeller)

ax.yaxis.set_major_formatter(custom_formatter)
plt.show()

結果：

Answer 3

我認為您需要ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter("%g")) ，如下所示：

x=[0.1,1,10,100,1000]
y=[-1,0,1,2,3]
fig,ax=plt.subplots()
ax.plot(x,y,'.-')
ax.set_xscale('log')
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter("%g"))

輸出示例：