matplotlib 使用科学计数法时定位刻度标签的指数

des4xlb0 于 2023-10-24 发布在其他

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我正在寻找一种方法来改变使用科学计数法时指数在轴上的位置。我已经在这个问题上卡住了几次。我已经知道默认格式化程序是ScalarFormatter，但它没有选择以某种方式访问指数。
有一个workaround，但我不喜欢它，因为它也操作现有的ticklabels。到目前为止，我发现，如果使用科学计数法，由axes的get_xmajorticklabels()方法返回的列表包含多一个文本对象。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig= plt.figure(figsize = plt.figaspect(0.5))
ax1= fig.add_subplot(121)
ax1.plot(np.arange(146), np.random.rand(146))
print(ax1.get_xmajorticklabels())
ax2= fig.add_subplot(122)
ax2.plot(np.arange(146)*1e-6, np.random.rand(146))
print(ax2.get_xmajorticklabels())

印刷品给予：所以我认为额外的列表项可以是指数的文本对象，但是当我打印文本的时候它是空的。
有没有办法把这个指数作为一个文本对象来访问？那么应该可以设置它的位置，不是吗？

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/39620700/positioning-the-exponent-of-tick-labels-when-using-scientific-notation

2条答案

按热度按时间

oxiaedzo1#

要访问Text对象列表，可以使用该类的方法，例如get_text()：

print([s.get_text() for s in ax2.get_xmajorticklabels()])

然而，这样做的结果是，

<a list of 9 Text xticklabel objects>
[u'', u'', u'', u'', u'', u'', u'', u'', u'']
<a list of 10 Text xticklabel objects>
[u'', u'', u'', u'', u'', u'', u'', u'', u'', u'']

运行fig.tight_layout()后，现在可以枚举这些Text xticklabel objects的输出：

<a list of 9 Text xticklabel objects>
[(0.0, 0), (20.0, 0), (40.0, 0), (60.0, 0), (80.0, 0), (100.0, 0), (120.0, 0), (140.0, 0), (160.0, 0)]
<a list of 10 Text xticklabel objects>
[(0.0, 0), (2.0000000000000002e-05, 0), (4.0000000000000003e-05, 0), (6.0000000000000008e-05, 0), (8.0000000000000007e-05, 0), (0.0001, 0), (0.00012000000000000002, 0), (0.00014000000000000001, 0), (0.00016000000000000001, 0), (0, 0)]

对于像-7这样的指数，两个列表中实际上有相同数量的对象。
我找到的最接近的定位标签的方法是detailed here by Scott。遗憾的是，它只能水平地定位x轴，垂直地定位y轴，所以你不能在图上任意地定位标签。

ax2.get_xaxis().get_offset_text().set_position((0.5,0))

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赞(0）回复(0）举报 2023-10-24

flvtvl502#

我的解决方法是这样的：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize = plt.figaspect(0.5))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.plot(np.arange(146), 1e+5*np.random.rand(146))
yfmt = ticker.ScalarFormatter(useMathText=True)
yfmt.set_powerlimits((3, 4))
ax1.yaxis.set_major_formatter(yfmt)
ax1.ticklabel_format(style='sci', axis='y', scilimits=(0,0))
ax1.get_yaxis().get_offset_text().set_visible(False)
ax_max = max(ax1.get_yticks())
exponent_axis = np.floor(np.log10(ax_max)).astype(int)
ax1.annotate(r'$\times$10$^{%i}$'%(exponent_axis),
             xy=(.01, .96), xycoords='axes fraction')
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.plot(np.arange(146)*1e-6, np.random.rand(146))
yfmt = ticker.ScalarFormatter(useMathText=True)
yfmt.set_powerlimits((-6, -5))
ax2.xaxis.set_major_formatter(yfmt)
ax2.ticklabel_format(style='sci', axis='x', scilimits=(0,0))
ax2.get_xaxis().get_offset_text().set_visible(False)
ax_max = max(ax2.get_xticks())
exponent_axis = np.floor(np.log10(ax_max)).astype(int)
ax2.annotate(r'$\times$10$^{%i}$'%(exponent_axis),
             xy=(.89, .01), xycoords='axes fraction')
plt.tight_layout()
plt.show()

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