python - 通过 matplotlib 中的一个因子更改绘图比例

Question

我正在用python创建一个情节。有没有办法按一个因子重新缩放轴？yscaleandxscale命令只允许我关闭对数刻度。

编辑：
例如。如果我有一个x比例从 1 nm 到 50 nm 的图，则 x 比例范围从 1x10^(-9) 到 50x10^(-9)，我希望它从 1 变为 50。因此，我想要绘图函数将放置在绘图上的 x 值除以 10^(-9)

Answer 1

正如您所注意到的，xscale并且yscale不支持简单的线性重新缩放（不幸的是）。作为 Hooked 答案的替代方案，您可以像这样欺骗标签，而不是弄乱数据：

ticks = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x*scale))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticks)

显示 x 和 y 缩放的完整示例：

import numpy as np
import pylab as plt
import matplotlib.ticker as ticker

# Generate data
x = np.linspace(0, 1e-9)
y = 1e3*np.sin(2*np.pi*x/1e-9) # one period, 1k amplitude

# setup figures
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
# plot two identical plots
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y)

# Change only ax2
scale_x = 1e-9
scale_y = 1e3
ticks_x = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x/scale_x))
ax2.xaxis.set_major_formatter(ticks_x)

ticks_y = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x/scale_y))
ax2.yaxis.set_major_formatter(ticks_y)

ax1.set_xlabel("meters")
ax1.set_ylabel('volt')
ax2.set_xlabel("nanometers")
ax2.set_ylabel('kilovolt')

plt.show() 

最后我有一张照片的学分：

请注意，如果您text.usetex: true像我一样拥有，您可能希望将标签括在 中，如下所示$：'${0:g}$'

Answer 2

为什么不改变刻度，而不是改变单位呢？制作一个单独X的 x 值数组，其单位为 nm。这样，当您绘制数据时，它已经是正确的格式！只需确保添加 axlabel来指示单位（无论如何都应该这样做）。

from pylab import *

# Generate random test data in your range
N = 200
epsilon = 10**(-9.0)
X = epsilon*(50*random(N) + 1)
Y = random(N)

# X2 now has the "units" of nanometers by scaling X
X2 = (1/epsilon) * X

subplot(121)
scatter(X,Y)
xlim(epsilon,50*epsilon)
xlabel("meters")

subplot(122)
scatter(X2,Y)
xlim(1, 50)
xlabel("nanometers")

show()

Answer 3

要设置 x 轴的范围，您可以使用set_xlim(left, right)，这里是文档

更新：

看起来您想要一个相同的图，但只更改“刻度值”，您可以通过获取刻度值然后将它们更改为您想要的任何值来做到这一点。因此，根据您的需要，它将是这样的：

ticks = your_plot.get_xticks()*10**9
your_plot.set_xticklabels(ticks)