更改X軸在matplotlib

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使用matplotlib該地塊規模，X-軸距吸引大批如100000，200000 300000我想有像1 ，2,3和10^5來表明它實際上是100000,200000,300000.

有沒有一種簡單的方法來在matplotlib中創建這樣的比例尺？

2012-07-20 Eagle

嘗試使用matplotlib.pyplot.ticklabel_format：

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

這適用科學記數法（即a x 10^b）到您的x軸刻度線

來源

2012-07-20 12:56:25 Chris

工作，謝謝。 – 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，它將是0,5,10,15，...和x 10^{b-1}） – Eagle 2012-07-20 13:20:22

'ticklabel_format'也是一個方法的軸對象，你可以嘗試像 'ax.ticklabel_format（style ='sci'，axis ='x'，scilimits =（0,0））' – Covich 2016-03-22 10:47:33

的scalar formatter支持收集的指數。該文檔如下：

類matplotlib.ticker.ScalarFormatter（useOffset =真， useMathText =假，useLocale =無）鹼：matplotlib.ticker.Formatter

蜱位置是一個普通的舊數。如果useOffset == True且數據範圍遠小於數據平均值，則將確定一個偏移量，以使刻度標籤有意義。科學符號用於數據< 10^-n或數據> = 10^m，其中n和m是使用set_powerlimits（（n，m））設置的功率限制。的默認值由axes.formatter.limits rc參數控制。

你的技術是：

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

要獲得格式x10^5顯示的指數，與useMathText=True實例化ScalarFormatter。

After Image

您還可以使用：

xfmt.set_useOffset(10000)

爲了得到這樣的結果：

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來源

2012-07-20 13:00:14

我喜歡這個解決方案，但我更喜歡'x10^4'而不是'1e4' – Eagle 2012-07-20 13:36:21

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

用'useMathText = True'實例化ScalarFormatter以獲得'x10^4'。 – 2015-03-06 16:39:48

我找到簡單的解決方案

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

來源

2012-12-21 06:17:17 cunzhang

這不是對你的原始問題的回答，而是你在問題主體中的其中一個查詢。

小序言，讓自己的命名似乎並不奇怪：

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應該用科學計數法或大或小的值：

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

您可以使用rcParams中的標誌（來自matplotlib import rcParams）或通過直接設置它們來影響顯示方式。我還沒有發現「1E」和「X10 ^」科學記數法比之間改變一個更優雅的方式：

ax.xaxis.major.formatter._useMathText = True

這應該給你更多的Matlab的ESC，確實可以說是更好的外觀。我認爲以下應該做同樣的：

rc('text', usetex=True)

來源

2013-03-25 13:53:50

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

它仍然有效:-) – uhoh 2018-02-16 02:29:43

更改X軸在matplotlib

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