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对于我喜欢使用的字体大小，我发现 5 个刻度是 matplotlib 中几乎每个轴上最令人愉悦的刻度数。我还喜欢修剪沿 x 轴的最小刻度以避免重叠刻度标签。因此，对于我制作的几乎每一个情节，我都发现自己使用以下代码。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator

plt.imshow( np.random.random(100,100) )
plt.gca().xaxis.set_major_locator( MaxNLocator(nbins = 7, prune = 'lower') )
plt.gca().yaxis.set_major_locator( MaxNLocator(nbins = 6) )
cbar = plt.colorbar()
cbar.locator = MaxNLocator( nbins = 6)
plt.show()

是否有我可以使用的 rc 设置，以便我的 x 轴、y 轴和颜色条的默认定位器默认情况下是上面的 MaxNLocator，x 轴上有修剪选项？

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你为什么不写一个自定义模块myplotlib来设置你喜欢的默认值呢？

import myplt
myplt.setmydefaults()

全局 rc 设置可能会破坏依赖这些设置而不被修改的其他应用程序。

于 2012-05-03T19:01:18.573 回答
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该类matplotlib.ticker.MaxNLocator具有可用于设置默认值的属性：

default_params = dict(nbins = 10,
                      steps = None,
                      trim = True,
                      integer = False,
                      symmetric = False,
                      prune = None)

例如，脚本开头的这一行将在MaxNLocator轴对象每次使用时创建 5 个刻度。

from matplotlib.ticker import *
MaxNLocator.default_params['nbins']=5

但是，默认定位器是matplotlib.ticker.AutoLocator，基本上MaxNLocator使用硬连线参数调用，因此如果没有进一步的黑客攻击，上述内容将不会产生全局影响。

要将默认定位器更改为MaxNLocator，我能找到的最好方法是matplotlib.scale.LinearScale.set_default_locators_and_formatters使用自定义方法覆盖：

import matplotlib.axis, matplotlib.scale 
def set_my_locators_and_formatters(self, axis):
    # choose the default locator and additional parameters
    if isinstance(axis, matplotlib.axis.XAxis):
        axis.set_major_locator(MaxNLocator(prune='lower'))
    elif isinstance(axis, matplotlib.axis.YAxis):
        axis.set_major_locator(MaxNLocator())
    # copy & paste from the original method
    axis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
    axis.set_minor_locator(NullLocator())
    axis.set_minor_formatter(NullFormatter())
# override original method
matplotlib.scale.LinearScale.set_default_locators_and_formatters = set_my_locators_and_formatters

这具有很好的副作用，即能够为 X 和 Y 刻度指定不同的选项。

于 2013-03-09T15:58:05.863 回答
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正如 Anony-Mousse 所建议的那样

创建一个文件 myplt.py

#!/usr/bin/env python
# File: myplt.py

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator

plt.imshow( np.random.random(100,100) )
plt.gca().xaxis.set_major_locator( MaxNLocator(nbins = 7, prune = 'lower') )
plt.gca().yaxis.set_major_locator( MaxNLocator(nbins = 6) )
cbar = plt.colorbar()
cbar.locator = MaxNLocator( nbins = 6)
plt.show()

在您的代码或 ipython 会话中

import myplt
于 2012-05-03T19:09:53.397 回答