在matplotlib中以科學計數法更改偏移的顏色

Question

我正在使用雙軸和科學符號繪制一些曲線。 我為標簽設置了一些顏色，但設置似乎不影響其軸的科學記數法的功率指示器。 有什么伎倆嗎？

例

這是我的代碼：

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

這可能只是一個疏忽， tick_params還沒有這樣做，但你可以簡單地手動設置它。

例如，只需將這兩行添加到示例代碼中：

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

作為一個更完整的示例，使用上面的代碼片段和一些隨機數據：

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()