matplotlib刻度设置详解

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今天给大家总结一下matplotlib绘图时如何设置刻度，希望对正在学习matplotlib的同学有帮助。

Tick locating and formatting

该模块包括许多类以支持完整的刻度位置和格式的配置。尽管 locators 与主刻度或小刻度没有关系，他们经由 Axis 类使用来支持主刻度和小刻度位置和格式设置。一般情况下，刻度位置和格式均已提供，通常也是最常用的形式。

默认格式

当x轴数据绘制在一个大间隔的一个小的集中区域时，默认的格式将会生效。为了减少刻度标注重叠的可能性，刻度被标注在固定间隔之间的空白区域。比如：

ax.plot(np.arange(2000, 2010), range(10))

表现形式如下：

刻度仅标注了 0-9 以及一个间隔 +2e3 。如果不希望这种形式，可以关闭默认格式设置中的间隔标注的使用。

ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)

设置 rcParam axes.formatter.useoffset=False 以在全局上关闭，或者设置不同的格式。

刻度位置

Locator 类是所有刻度 Locators 的基类。 locators 负责根据数据的范围自动调整视觉间隔，以及刻度位置的选择。 MultipleLocator 是一种有用的半自动的刻度 Locator。 你可以通过基类进行初始化设置等等。

Locator 子类定义如下：

你可以继承 Locator 定义自己的 locator。 你必须重写 ___call__ 方法，该方法返回位置的序列，你可能也想重写 autoscale 方法以根据数据的范围设置视觉间隔。

如果你想重写默认的locator，使用上面或常用的locator任何一个, 将其传给 x 或 y axis 对象。相关的方法如下：

ax.xaxis.set_major_locator( xmajorLocator )ax.xaxis.set_minor_locator( xminorLocator )ax.yaxis.set_major_locator( ymajorLocator )ax.yaxis.set_minor_locator( yminorLocator )

刻度格式

刻度格式由 Formatter 继承来的类控制。 formatter仅仅作用于单个刻度值并且返回轴的字符串。
相关的子类请参考官方文档。

同样也可以通过重写 __all__ 方法来继承 Formatter 基类以设定自己的 formatter。

为了控制主刻度或小刻度标注的格式，使用下面任一方法：

ax.xaxis.set_major_formatter( xmajorFormatter )ax.xaxis.set_minor_formatter( xminorFormatter )ax.yaxis.set_major_formatter( ymajorFormatter )ax.yaxis.set_minor_formatter( yminorFormatter )

设置刻度标注

原型举例：

set_xticklabels(labels, fontdict=None, minor=False, **kwargs)

综合举例（1）如下：

设置指定位置的标注更改为其他的标注：

...

plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],

          [r’$-\pi$’, r’$-\pi/2$’, r’$0$’, r’$+\pi/2$’, r’$+\pi$’])

plt.yticks([-1, 0, +1],

          [r’$-1$’, r’$0$’, r’$+1$’])

...

综合举例（2）如下：

设置坐标轴主刻度和次刻度。

#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*- #---------------------------------------------------#演示MatPlotLib中设置坐标轴主刻度标签和次刻度标签.

#对于次刻度显示,如果要使用默认设置只要matplotlib.pyplot.minorticks_on()

#---------------------------------------------------

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

#---------------------------------------------------

xmajorLocator   = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数

xmajorFormatter = FormatStrFormatter(’%5.1f’) #设置x轴标签文本的格式

xminorLocator   = MultipleLocator(5) #将x轴次刻度标签设置为5的倍数

ymajorLocator   = MultipleLocator(0.5) #将y轴主刻度标签设置为0.5的倍数

ymajorFormatter = FormatStrFormatter(’%1.1f’) #设置y轴标签文本的格式

yminorLocator   = MultipleLocator(0.1) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数

t = np.arange(0.0, 100.0, 1)

s = np.sin(0.1*np.pi*t)*np.exp(-t*0.01)

ax = plt.subplot(111) #注意:一般都在ax中设置,不再plot中设置

plt.plot(t,s,’--r*’)

#设置主刻度标签的位置,标签文本的格式

ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)

ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter)

ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)

ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter)

#显示次刻度标签的位置,没有标签文本

ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)

ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)

ax.xaxis.grid(True, which=’major’) #x坐标轴的网格使用主刻度

ax.yaxis.grid(True, which=’minor’) #y坐标轴的网格使用次刻度

plt.show()

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图像形式如下：

文章来自：博客园/Chris*Chen

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