Matplotlib所以日誌軸在指定點上只有較小的刻度標記標籤。還要更改彩條中刻度線標籤的大小

Question

我正在嘗試創建一個小塊，但我只想顯示如上所示的日誌刻度所示的標籤。我只想要顯示50,500和2000的小標籤。是否有指定小勾號標籤顯示？我一直在試圖弄清楚這一點，但還沒有找到一個好的解決方案。我所能想到的只是獲取minorticklabels（）並將字體大小設置爲0.這將顯示在代碼的第一個片段下面。我希望有一個更清潔的解決方案。

另一件事是改變顏色欄中的tick標籤的大小，我還沒有弄清楚。如果有人知道這樣做的方法，請讓我知道，因爲我沒有看到在顏色欄中很容易做到這一點的方法。

首先代碼：

fig = figure(figto) 
ax = fig.add_subplot(111) 
actShape = activationTrace.shape 
semitones = arange(actShape[1]) 
freqArray = arange(actShape[0]) 
X,Y = meshgrid(self.testFreqArray,self.testFreqArray) 
Z = sum(activationTrace[:,:,beg:end],axis=2) 
surf = ax.contourf(X,Y,Z, 8, cmap=cm.jet) 
ax.set_position([0.12,0.15,.8,.8]) 
ax.set_ylabel('Log Frequency (Hz)') 
ax.set_xlabel('Log Frequency (Hz)') 
ax.set_xscale('log') 
ax.set_yscale('log') 
ax.xaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%d')) 
ax.yaxis.set_ticks_position('left') 
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') 
ax.tick_params(axis='both',reset=False,which='both',length=8,width=2) 
self.plotSetAxisLabels(ax,22) 
self.plotSetAxisTickLabels(ax,18) 
cbar = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=20, fraction=.12,pad=.02) 
cbar.set_label('Activation',size=18) 
return ax, cbar 

第二碼：

fig = figure(figto) 
ax = fig.add_subplot(111) 
actShape = activationTrace.shape 
semitones = arange(actShape[1]) 
freqArray = arange(actShape[0]) 
X,Y = meshgrid(self.testFreqArray,self.testFreqArray) 
Z = sum(activationTrace[:,:,beg:end],axis=2) 
surf = ax.contourf(X,Y,Z, 8, cmap=cm.jet) 
ax.set_position([0.12,0.15,.8,.8]) 
ax.set_ylabel('Log Frequency (Hz)') 
ax.set_xlabel('Log Frequency (Hz)') 
ax.set_xscale('log') 
ax.set_yscale('log') 
ax.xaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%d')) 
ax.yaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%d')) 
ax.yaxis.set_ticks_position('left') 
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') 
ax.tick_params(axis='both',reset=False,which='both',length=8,width=2) 
self.plotSetAxisLabels(ax,22) 
self.plotSetAxisTickLabels(ax,18) 
cbar = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=20, fraction=.12,pad=.02) 
cbar.set_label('Activation',size=18) 
count = 0 
for i in ax.xaxis.get_minorticklabels(): 
    if (count%4 == 0): 
     i.set_fontsize(12) 
    else: 
     i.set_fontsize(0) 
    count+=1 
for i in ax.yaxis.get_minorticklabels(): 
    if (count%4 == 0): 
     i.set_fontsize(12) 
    else: 
     i.set_fontsize(0) 
    count+=1 
return ax, cbar 

對於彩條： 另一種快速的問題，如果你不介意，因爲試圖弄清楚b並不完全確定。我想用我可以用ScalarFormatter得到的科學記數法。我如何設置小數位數和乘數？我希望它像8x10^8或.8x10^9來節省空間，而不是放置所有這些零。我認爲在軸對象內部有多種方法可以做到這一點，但你認爲最好的方法是什麼。改變爲ScalarFormatter時，我無法弄清楚如何改變符號。

對於圖表： 另外，我的數據具有點爲起點在46，然後在乘以2 ^（1/12）的使得相繼乘以所以46,49,50,55,58,61 ... 3132 。這些都是圓形的，但接近2 ^（1/12）。我認爲最好把這些數字放在接近這些數字的位置。是使用固定格式化程序並在freqArray中每隔15左右使用一個代碼的最好方法。然後在每個其他頻率使用一個小型股票代碼。我可以做到這一點，仍然保持一個日誌軸？

Answer 1

1）使用FixedLocator靜態定義明確的滴答位置。

2）Colorbar cbar將具有ax屬性，該屬性將提供對包括刻度格式在內的常用座標軸方法的訪問。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
x = np.arange(10,3000,100) 
y = np.arange(10,3000,100) 
X,Y = np.meshgrid(x,y) 
Z = np.random.random(X.shape)*8000000 
surf = ax.contourf(X,Y,Z, 8, cmap=plt.cm.jet) 
ax.set_ylabel('Log Frequency (Hz)') 
ax.set_xlabel('Log Frequency (Hz)') 
ax.set_xscale('log') 
ax.set_yscale('log') 
ax.xaxis.set_minor_formatter(plt.FormatStrFormatter('%d')) 
# defining custom minor tick locations: 
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.FixedLocator([50,500,2000])) 
ax.yaxis.set_ticks_position('left') 
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') 
ax.tick_params(axis='both',reset=False,which='both',length=8,width=2) 
cbar = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=20, fraction=.12,pad=.02) 
cbar.set_label('Activation',size=18) 
# access to cbar tick labels: 
cbar.ax.tick_params(labelsize=5) 
plt.show() 

編輯

如果你想蜱泥灰岩，但你要選擇顯示的標籤，我認爲沒有錯你的迭代，但我可能會使用set_visible代替使字體大小爲零。

你可能會使用FuncFormatter享受更精細的控制，你可以使用滴答聲的值或者位置決定它是否會被顯示：

def show_only_some(x, pos): 
    s = str(int(x)) 
    if s[0] in ('2','5'): 
     return s 
    return '' 

ax.xaxis.set_minor_formatter(plt.FuncFormatter(show_only_some)) 

Answer 2

基於來自@保羅我創建了以下功能答案：

def get_formatter_function(allowed_values, datatype='float'): 
    """returns a function, which only allows allowed_values as axis tick labels""" 
    def hide_others(value, pos): 
     if value in allowed_values: 
      if datatype == 'float': 
       return value 
      elif datatype == 'int': 
       return int(value) 
     return '' 
    return hide_others 

這是一個更靈活一點。