matplotlib 设置日志轴上的次要刻度标签间距，并更改颜色条刻度标签大小

zed5wv10 于 2023-10-24 发布在其他

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我试图创建一个图，但我只是想ticklabels显示如图所示的日志规模如上所示。我只想为50，500和2000显示次要ticklabels。无论如何都要指定次要ticklabels显示？？我一直在试图弄清楚这一点，但还没有找到一个很好的解决方案。我能想到的是得到minorticklabels（）并将fontsize设置为0。这在第一段代码下面显示。我希望有一个更干净的解决方案。
另一件事是改变colorbar中ticklabels的大小，我还没有弄清楚。如果有人知道一种方法来做到这一点，请让我知道，因为我没有看到一个方法在colorbar中，很容易做到这一点。
第一个代码：

fig = figure(figto)
ax = fig.add_subplot(111)
actShape = activationTrace.shape
semitones = arange(actShape[1])
freqArray = arange(actShape[0])
X,Y = meshgrid(self.testFreqArray,self.testFreqArray)
Z = sum(activationTrace[:,:,beg:end],axis=2)
surf = ax.contourf(X,Y,Z, 8, cmap=cm.jet)
ax.set_position([0.12,0.15,.8,.8])
ax.set_ylabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xlabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
ax.xaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%d'))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.tick_params(axis='both',reset=False,which='both',length=8,width=2)
self.plotSetAxisLabels(ax,22)
self.plotSetAxisTickLabels(ax,18)
cbar = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=20, fraction=.12,pad=.02)
cbar.set_label('Activation',size=18)
return ax, cbar

第二个代码：

fig = figure(figto)
ax = fig.add_subplot(111)
actShape = activationTrace.shape
semitones = arange(actShape[1])
freqArray = arange(actShape[0])
X,Y = meshgrid(self.testFreqArray,self.testFreqArray)
Z = sum(activationTrace[:,:,beg:end],axis=2)
surf = ax.contourf(X,Y,Z, 8, cmap=cm.jet)
ax.set_position([0.12,0.15,.8,.8])
ax.set_ylabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xlabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
ax.xaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%d'))
ax.yaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%d'))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.tick_params(axis='both',reset=False,which='both',length=8,width=2)
self.plotSetAxisLabels(ax,22)
self.plotSetAxisTickLabels(ax,18)
cbar = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=20, fraction=.12,pad=.02)
cbar.set_label('Activation',size=18)
count = 0
for i in ax.xaxis.get_minorticklabels():
    if (count%4 == 0):
        i.set_fontsize(12)
    else:
        i.set_fontsize(0)
    count+=1
for i in ax.yaxis.get_minorticklabels():
    if (count%4 == 0):
        i.set_fontsize(12)
    else:
        i.set_fontsize(0)
    count+=1
return ax, cbar

对于颜色条：另一个快速的问题，如果你不介意，因为试图弄清楚，但不完全确定.我想使用科学计数法，我可以得到与ScalarFormatter.我如何设置小数位数和乘数？？我希望它是8x10^8或.8x10^9来保存空间，而不是把所有的零。我认为有多种方法可以在axes对象中做到这一点，但你认为什么是最好的方法。我不知道如何改变在转换为ScalarFormatter时使用的符号。
对于图表：此外，我的数据从46开始，然后依次乘以2^（1/12），即46，49，50，55，58，61.3132.这些都是四舍五入的，但靠近2^（1/12）.我决定最好把主要的代码放在这些数字附近。是使用固定格式的最好方法，并且在freqArray中每隔15个左右使用一个代码。然后在每隔一个频率使用一个次要的股票代码。我可以这样做，仍然保持一个日志轴？？

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/6567724/set-minor-tick-label-spacing-on-a-log-axis-and-change-colorbar-tick-label-size

2条答案

按热度按时间

bvjxkvbb1#

1.使用FixedLocator静态定义显式记号位置。

Colorbar cbar将有一个.ax属性，它将提供对常用轴方法的访问，包括tick格式。这不是对axes的引用（例如ax1，ax2等）。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
x = np.arange(10,3000,100)
y = np.arange(10,3000,100)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = np.random.random(X.shape)*8000000
surf = ax.contourf(X,Y,Z, 8, cmap=plt.cm.jet)
ax.set_ylabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xlabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
ax.xaxis.set_minor_formatter(plt.FormatStrFormatter('%d'))
# defining custom minor tick locations:
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.FixedLocator([50,500,2000]))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.tick_params(axis='both',reset=False,which='both',length=8,width=2)
cbar = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=20, fraction=.12,pad=.02)
cbar.set_label('Activation',size=18)
# access to cbar tick labels:
cbar.ax.tick_params(labelsize=5) 
plt.show()

编辑

如果您想要tick marls，但又想有选择地显示标签，我认为您的迭代没有任何问题，只是我可能会使用set_visible而不是将fontsize设置为零。
您可能会喜欢使用FuncFormatter进行更精细的控制，您可以使用tick的值或位置来决定是否显示它：

def show_only_some(x, pos):
    s = str(int(x))
    if s[0] in ('2','5'):
        return s
    return ''

ax.xaxis.set_minor_formatter(plt.FuncFormatter(show_only_some))

赞(0）回复(0）举报 2023-10-24

vptzau2j2#

根据@Paul的回答，我创建了以下函数：

def get_formatter_function(allowed_values, datatype='float'):
    """returns a function, which only allows allowed_values as axis tick labels"""
    def hide_others(value, pos):
        if value in allowed_values:
            if datatype == 'float':
                return value
            elif datatype == 'int':
                return int(value)
        return ''
    return hide_others

这是一个更灵活一点。

赞(0）回复(0）举报 2023-10-24

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