如何在Python matplotlib图中防止数字被改为指数形式

问题描述

我在Python中使用Matplotlib来绘制简单的x-y数据集。虽然当我使用图视图（在执行 plt.show（）），x轴值从标准数字形式（1050,1060,1070等）变为具有指数符号的科学形式（例如1,1.5,2.0，其中x轴标签给出为 + 1.057e3 ）。

我更喜欢我的数据保留轴的简单编号，而不是使用指数形式。有没有一种方法可以强制Matplotlib执行此操作？

解决方案

滴答标签的格式由 Formatter object，假设你没有做任何事情，它会是 ScalerFormatter 。如果可见值的分数变化非常小，则此格式化程序将使用常量移位。为避免这种情况，只需将其关闭：

  plt.plot（arange（0,100,10）+ 1000，arange（0,100， 10））
 AX = plt.gca（）
 ax.get_xaxis（）。get_major_formatter（）。set_useOffset（假）
 plt.draw（）
  
 c $ c $> ax.get_xaxis（）。get_major_formatter（）。set_scientific（False）
  

可以控制这个全球通过 axes.formatter.useoffset rcparam。

I'm using Matplotlib in Python to plot simple x-y datasets. This produces nice-looking graphs, although when I "zoom in" too close on various sections of the plotted graph using the Figure View (which appears when you execute plt.show() ), the x-axis values change from standard number form (1050, 1060, 1070 etc.) to scientific form with exponential notation (e.g. 1, 1.5, 2.0 with the x-axis label given as +1.057e3).

I'd prefer my figures to retain the simple numbering of the axis, rather than using exponential form. Is there a way I can force Matplotlib to do this?

解决方案

The formatting of tick labels is controlled by a Formatter object, which assuming you haven't done anything fancy will be a ScalerFormatterby default. This formatter will use a constant shift if the fractional change of the values visible is very small. To avoid this, simply turn it off:

plt.plot(arange(0,100,10) + 1000, arange(0,100,10))
ax = plt.gca()
ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)
plt.draw()

If you want to avoid scientific notation in general,

ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_scientific(False)

Can control this with globally via the axes.formatter.useoffset rcparam.

这篇关于如何在Python matplotlib图中防止数字被改为指数形式的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！