更改X轴在matplotlib

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使用matplotlib该地块规模，X-轴距吸引大批如100000，200000 300000我想有像1 ，2,3和10^5来表明它实际上是100000,200000,300000.

有没有一种简单的方法来在matplotlib中创建这样的比例尺？

2012-07-20 Eagle

尝试使用matplotlib.pyplot.ticklabel_format：

import matplotlib.pyplot as plt 
... 
plt.ticklabel_format(style='sci', axis='x', scilimits=(0,0))

这适用科学记数法（即a x 10^b）到您的x轴刻度线

来源

2012-07-20 12:56:25 Chris

工作，谢谢。 – Eagle 2012-07-20 13:06:37

是否可以添加偏移量？（例如，代替0.0,0.5,1.0,1.5，...和x 10^b，它将是0,5,10,15，...和x 10^{b-1}） – Eagle 2012-07-20 13:20:22

'ticklabel_format'也是一个方法的轴对象，你可以尝试像 'ax.ticklabel_format（style ='sci'，axis ='x'，scilimits =（0,0））' – Covich 2016-03-22 10:47:33

的scalar formatter支持收集的指数。该文档如下：

类matplotlib.ticker.ScalarFormatter（useOffset =真， useMathText =假，useLocale =无）碱：matplotlib.ticker.Formatter

蜱位置是一个普通的旧数。如果useOffset == True且数据范围远小于数据平均值，则将确定一个偏移量，以使刻度标签有意义。科学符号用于数据< 10^-n或数据> = 10^m，其中n和m是使用set_powerlimits（（n，m））设置的功率限制。的默认值由axes.formatter.limits rc参数控制。

你的技术是：

xfmt = ScalarFormatter() 
xfmt.set_powerlimits((-3,3)) # Or whatever your limits are . . . 
{{ Make your plot }} 
gca().xaxis.set_major_formatter(xfmt)

要获得格式x10^5显示的指数，与useMathText=True实例化ScalarFormatter。

After Image

您还可以使用：

xfmt.set_useOffset(10000)

为了得到这样的结果：

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来源

2012-07-20 13:00:14

我喜欢这个解决方案，但我更喜欢'x10^4'而不是'1e4' – Eagle 2012-07-20 13:36:21

我同意。我相信这是可能的，但我不知道如何。 – 2012-07-27 12:58:02

用'useMathText = True'实例化ScalarFormatter以获得'x10^4'。 – 2015-03-06 16:39:48

我找到简单的解决方案

pylab.ticklabel_format(axis='y',style='sci',scilimits=(1,4))

来源

2012-12-21 06:17:17 cunzhang

这不是对你的原始问题的回答，而是你在问题主体中的其中一个查询。

小序言，让自己的命名似乎并不奇怪：

import matplotlib 
from matplotlib import rc 
from matplotlib.figure import Figure 
ax = self.figure.add_subplot(111)

正如所提到的，您可以使用ticklabel_format指定matplotlib应该用科学计数法或大或小的值：

ax.ticklabel_format(style='sci',scilimits=(-3,4),axis='both')

您可以使用rcParams中的标志（来自matplotlib import rcParams）或通过直接设置它们来影响显示方式。我还没有发现“1E”和“X10 ^”科学记数法比之间改变一个更优雅的方式：

ax.xaxis.major.formatter._useMathText = True

这应该给你更多的Matlab的ESC，确实可以说是更好的外观。我认为以下应该做同样的：

rc('text', usetex=True)

来源

2013-03-25 13:53:50

是啊，它不漂亮，但它的作品，谢谢！ – 2017-02-28 07:43:56

它仍然有效:-) – uhoh 2018-02-16 02:29:43

更改X轴在matplotlib

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