python - 在ScalarFormatter之后如何更改对数-对数图的xticks和yticks？

我有以下代码：

 # Modules I import

    import matplotlib
    if os.environ.get('DISPLAY','') == '':
        print('no display found. Using non-interactive Agg backend')
        matplotlib.use('Agg')
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.ticker import ScalarFormatter
    from pylab import *

# My Variables to plot

    ideal_walltime_list = [135.82, 67.91, 33.955, 16.9775, 8.48875]
    cores_plotting = [16, 32, 64, 128, 256]
    time_plotting = [135.82, 78.69, 50.62, 46.666, 42.473]

# My plotting part
    plt.figure()
    plt.scatter(cores_plotting, time_plotting, c='r', label='System wall time')
    plt.plot(cores_plotting, ideal_walltime_list, c='k', label='Ideal Wall time')

    plt.title('109bEdec_test')
    plt.ylabel('Wall time (s)')

    plt.xlabel('Cores')
    plt.legend(loc='upper right')
    plt.yscale('log')
    plt.xscale('log')

    ax = gca().xaxis
    ax.set_major_formatter(ScalarFormatter())
    ax.set_minor_formatter(ScalarFormatter())

    ay = gca().yaxis
    ay.set_major_formatter(ScalarFormatter())
    ay.set_minor_formatter(ScalarFormatter())
    plt.savefig('109bEdec_test' + '.png',dpi=1800)


    plt.show()

当我运行此代码时，情节如下所示：



但是，我需要我的x轴和y轴显示与我的cores_plotting变量相对应的刻度，而不是所有格式不正确的数字。
我尝试使用：

plt.xticks(cores_plotting)
plt.yticks(cores_plotting)

但是没有成功。

我也尝试过：

plt.xticks(cores_plotting, ('16', '32', '64', '128', '256'))
plt.yticks(cores_plotting, ['16', '32', '64', '128', '256'])

但是也没有成功。现在，我只需要将cores_plotting项作为X和Y刻度线即可。

我的python版本是3.6.5，而Matplotlib版本是3.0.2。

谢谢！

最佳答案

您可以先放置自定义刻度，将其作为主要刻度，然后隐藏次要刻度。您需要创建轴手柄ax来访问次刻度。请检查用于y-ticklabel的字符串。

fig, ax = plt.subplots()
plt.scatter(cores_plotting, time_plotting, c='r', label='System wall time')
plt.plot(cores_plotting, ideal_walltime_list, c='k', label='Ideal Wall time')

# Rest of your code here

ax.set_yticks(cores_plotting)
ax.set_yticklabels(['16', '32', '64', '128', '256'])

ax.set_xticks(cores_plotting)
ax.set_xticklabels(['16', '32', '64', '128', '256'])

for xticks in ax.xaxis.get_minor_ticks():
    xticks.label1.set_visible(False)
    xticks.set_visible(False)

for yticks in ax.yaxis.get_minor_ticks():
    yticks.label1.set_visible(False)
    yticks.set_visible(False)

Matplotlib版本问题

似乎以下命令在matplotlib 3+及更高版本中不起作用并抛出


  TypeError：“列表”对象不可调用错误。


在这种情况下，请使用上述方法分配刻度和刻度标签。

plt.xticks(cores_plotting, ['16', '32', '64', '128', '256']);
plt.yticks(cores_plotting, ['16', '32', '64', '128', '256'])

关于python - 在ScalarFormatter之后如何更改对数-对数图的xticks和yticks？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54066971/