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學(xué)習(xí)python中matplotlib繪圖設(shè)置坐標軸刻度、文本

更新時間：2018年02月07日 14:22:24 作者：fortware

本篇文章給大家詳細介紹了python中matplotlib繪圖設(shè)置坐標軸刻度、文本等基本知識點，對此有興趣的朋友學(xué)習(xí)下吧。

總結(jié)matplotlib繪圖如何設(shè)置坐標軸刻度大小和刻度。

上代碼：

from pylab import * 
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter 
xmajorLocator  = MultipleLocator(20) #將x主刻度標簽設(shè)置為20的倍數(shù) 
xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #設(shè)置x軸標簽文本的格式 
xminorLocator  = MultipleLocator(5) #將x軸次刻度標簽設(shè)置為5的倍數(shù) 
ymajorLocator  = MultipleLocator(0.5) #將y軸主刻度標簽設(shè)置為0.5的倍數(shù) 
ymajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #設(shè)置y軸標簽文本的格式 
yminorLocator  = MultipleLocator(0.1) #將此y軸次刻度標簽設(shè)置為0.1的倍數(shù) 
t = arange(0.0, 100.0, 1) 
s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01) 
ax = subplot(111) #注意:一般都在ax中設(shè)置,不再plot中設(shè)置 
plot(t,s,'--b*') 
#設(shè)置主刻度標簽的位置,標簽文本的格式 
ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) 
ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter) 
ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) 
ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter) 
#顯示次刻度標簽的位置,沒有標簽文本 
ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator) 
ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator) 
ax.xaxis.grid(True, which='major') #x坐標軸的網(wǎng)格使用主刻度 
ax.yaxis.grid(True, which='minor') #y坐標軸的網(wǎng)格使用次刻度 
 
show()

繪圖如下：

效果圖

如果仔細看代碼，可以得知，設(shè)置坐標軸刻度和文本主要使用了"MultipleLocator"、"FormatStrFormatter"方法。

這兩個方法來自matplotlib安裝庫里面ticker.py文件；"MultipleLocator(Locator)"表示將刻度標簽設(shè)置為Locator的倍數(shù),"FormatStrFormatter"表示設(shè)置標簽文本的格式，代碼中"%1.1f"表示保留小數(shù)點后一位，浮點數(shù)顯示。

相應(yīng)的方法還有：

刻度、文本

除了以上方法，還有另外一種方法，那就是使用xticks方法(yticks，x,y表示對應(yīng)坐標軸)，xticks用法可在python cmd下輸入以下代碼查看:

import matplotlib.pyplot as plt 
help(plt.xticks)

代碼如下：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
fig,ax = plt.subplots() 
x = [1,2,3,4,5] 
y = [0,2,5,9,15] 
#ax is the axes instance 
group_labels = ['a', 'b','c','d','e'] 
plt.plot(x,y) 
plt.xticks(x, group_labels, rotation=0) 
plt.grid() 
plt.show()

繪圖如下：

上圖中使用了"plt.xticks"方法設(shè)置x軸文本，標簽文本使用group_labels中的內(nèi)容，因此可以根據(jù)需要修改group_labels中的內(nèi)容。

網(wǎng)上看到的另一種方法，代碼如下:

import matplotlib.pyplot as pl 
import numpy as np 
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FuncFormatter 
x = np.arange(0, 4*np.pi, 0.01) 
y = np.sin(x) 
pl.figure(figsize=(10,6)) 
pl.plot(x, y,label="$sin(x)$") 
ax = pl.gca() 
 
def pi_formatter(x, pos): 
  """ 
  比較羅嗦地將數(shù)值轉(zhuǎn)換為以pi/4為單位的刻度文本 
  """ 
  m = np.round(x / (np.pi/4)) 
  n = 4 
  if m%2==0: m, n = m/2, n/2 
  if m%2==0: m, n = m/2, n/2 
  if m == 0: 
    return "0" 
  if m == 1 and n == 1: 
    return "$\pi$" 
  if n == 1: 
    return r"$%d \pi$" % m 
  if m == 1: 
    return r"$\frac{\pi}{%d}$" % n 
  return r"$\frac{%d \pi}{%d}$" % (m,n) 
 
# 設(shè)置兩個坐標軸的范圍 
pl.ylim(-1.5,1.5) 
pl.xlim(0, np.max(x)) 
 
# 設(shè)置圖的底邊距 
pl.subplots_adjust(bottom = 0.15) 
 
pl.grid() #開啟網(wǎng)格 
 
# 主刻度為pi/4 
ax.xaxis.set_major_locator( MultipleLocator(np.pi/4) ) 
 
# 主刻度文本用pi_formatter函數(shù)計算 
ax.xaxis.set_major_formatter( FuncFormatter( pi_formatter ) ) 
 
# 副刻度為pi/20 
ax.xaxis.set_minor_locator( MultipleLocator(np.pi/20) ) 
 
# 設(shè)置刻度文本的大小 
for tick in ax.xaxis.get_major_ticks(): 
  tick.label1.set_fontsize(16) 
 
pl.legend() 
pl.show()

繪圖如下：

刻度、文本