Графический график Matplotlib: незначительные галочки исчезают, когда диапазон большой
При построении полулогарифмического графика (y является log) незначительные отметки (8 в течение десятилетия) на оси y появляются автоматически, но кажется, что, когда диапазон осей превышает 10 ** 10, они исчезают. Я попробовал много способов вернуть их обратно, но безрезультатно. Может быть, они уходят на большие расстояния, чтобы избежать перенаселенности, но у кого-то должен быть выбор?
- Plt.show показывает полный график, но savefig обрезает изображение (python)
- как внедрять шрифты в PDF-файлы, созданные matplotlib?
- корректировка осей с помощью imshow
- Выравнивание текста в легенде Matplotlib
- python - Как получить высокий и низкий огибающий сигнала?
- кумулятивные графики распределения python
- Как написать текст в индексе в метках оси и легенде?
- Как получить экземпляр colorbar из рисунка в matplotlib
- В matplotlib, как вы меняете шрифт одной фигуры?
- Ошибка matplotlib - нет модуля с именем tkinter
One Solution collect form web for “Графический график Matplotlib: незначительные галочки исчезают, когда диапазон большой”
решение для matplotlib 2.0.2 или выше
Рассмотрим следующий пример
который создается этим кодом:
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker import numpy as np y = np.arange(12) x = 10.0**y fig, ax=plt.subplots() ax.plot(x,y) ax.set_xscale("log") plt.show() Небольшие метки отмечены, и обычные способы показать их (например, plt.tick_params(axis='x', which='minor') ) терпят неудачу.
Первым шагом было бы показать все степени 10 на оси,
locmaj = matplotlib.ticker.LogLocator(base=10,numticks=12) ax.xaxis.set_major_locator(locmaj)
где трюк состоит в том, чтобы установить numticks на число, равное или большее количество тиков (например, 12 или выше в этом случае).
Затем мы можем добавить небольшие метки, как
locmin = matplotlib.ticker.LogLocator(base=10.0,subs=(0.2,0.4,0.6,0.8),numticks=12) ax.xaxis.set_minor_locator(locmin) ax.xaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())
Обратите внимание, что я ограничил это включением 4 младших клещей за десятилетие (использование 8 одинаково возможно, но в этом примере переполнят оси). Также обратите внимание, что numticks снова (совсем неинтуитивно) 12 или больше.
Наконец, нам нужно использовать NullFormatter() для второстепенных тиков, чтобы для них не появлялись метки.
решение для matplotlib 2.0.0
Следующие работы работают в matplotlib 2.0.0 или ниже, но это не работает в matplotlib 2.0.2.
Рассмотрим следующий пример
который создается этим кодом:
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker import numpy as np y = np.arange(12) x = 10.0**y fig, ax=plt.subplots() ax.plot(x,y) ax.set_xscale("log") plt.show()
Небольшие метки отмечены, и обычные способы показать их (например, plt.tick_params(axis='x', which='minor') ) терпят неудачу.
Первым шагом было бы показать все степени 10 на оси,
locmaj = matplotlib.ticker.LogLocator(base=10.0, subs=(0.1,1.0, )) ax.xaxis.set_major_locator(locmaj)
Затем мы можем добавить небольшие метки, как
locmin = matplotlib.ticker.LogLocator(base=10.0, subs=(0.1,0.2,0.4,0.6,0.8,1,2,4,6,8,10 )) ax.xaxis.set_minor_locator(locmin) ax.xaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())
Обратите внимание, что я ограничил это включением 4 младших клещей за десятилетие (использование 8 одинаково возможно, но в этом примере переполнят оси). Также обратите внимание – и это может быть ключом здесь, – что аргумент subs , который дает кратность целочисленных степеней базы, на которой размещать тики (см. Документацию ), предоставляется список в течение более двух десятилетий вместо одного.
Наконец, нам нужно использовать NullFormatter() для второстепенных тиков, чтобы для них не появлялись метки.