Matplotlib：自动修改轴标签

Question

我知道，有可能通过手动设置他们改变轴标签。 （例如： - Modify tick label text）

然而，这显然只有当你知道你想要什么标签，这是不适合我的情况下工作。

这里是想什么，我要完成一个例子： 我有两个numpy的数组：x包含1和366之间的数字（但不一定是全部），较2016年“Y”天包含一些其他的号码。我想提出的散点图“Y”与“X”：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.array([27, 38, 100, 300]) 
y = np.array([0.5, 2.5, 1.0, 0.8]) 
plt.scatter(x, y) 

毫不奇怪，这产生在0与蜱的图表，50，100，...，350我想将这些刻度标签更改为单独的日期。 （例如，在50刻度会被贴上类似“2月19日”）。假设我有一个函数tick_to_date一种能将数字0为日期字符串，所以它会是容易的，我手动更改所有的蜱我图形。 （如果您需要占位符功能：tick_to_date = lambda x: ("day " + str(x))）

ax = plt.gca() 
ax.set_xticklabels([tick_to_date(tick.get_text()) for tick in ax.get_xticklabels()]) 

但是，这只能做一次。如果我现在放大，或进行改变蜱任何行动，新的刻度标记都不会是什么，我想他们是。

理想的情况下，而不是手动设置的标签，我会告诉轴线总是用我自己的tick_to_date功能改造刻度标记。另外，调用每次蜱改变时，上面一行代码，但我不知道会这么好。这些可能/可行/愉快可用吗？

Answer 1

如果我真正了解你的问题，你是从matplotlib.ticker寻找function formatter：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import ticker 

# I added 'y' to fit second argument (position) of FuncFormatter 
tick_to_date = lambda x,y: ("day " + str(x)) 

x = np.array([27, 38, 100, 300]) 
y = np.array([0.5, 2.5, 1.0, 0.8]) 
plt.scatter(x, y) 

ax = plt.gca() 
# tick_to_date will affect all tick labels through MyFormatter 
myFormatter = ticker.FuncFormatter(tick_to_date) 
# apply formatter for selected axis 
ax.xaxis.set_major_formatter(myFormatter) 
plt.show()