用计算值替换 matplotlib 刻度标签的正确方法是什么?
matplotlibpythondata visualization
我们可以使用 ax.loglog(x, y) 和 set_major_formatter() 方法将刻度标签替换为计算值。
步骤
设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。
创建一个图形和一组子图。
在 X 轴和 Y 轴上绘制一个带有对数缩放的图。
设置主行情的格式化程序。
要显示图形，请使用 show() 方法。
示例
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, ticker plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() ax.loglog(np.logspace(0, 5), np.logspace(0, 5)**2) ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.LogFormatterExponent()) plt.show()
输出
