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？ yscale 和 xscale 命令只允许我关闭对数比例。
编辑：
例如。如果我有一个 x 刻度从 1 nm 到 50 nm 的图，则 x 刻度范围将从 1x10^(-9) 到 50x10^(-9)，我希望它从 1 变为 50。因此，我希望绘图函数将放置在绘图上的 x 值除以 10^(-9)
【问题讨论】：
标签： python plot matplotlib
如您所见，xscale 和 yscale 不支持简单的线性重新缩放（很遗憾）。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()
最后我得到了一张照片的学分：
请注意，如果您像我一样拥有text.usetex: true，则可能需要将标签括在$ 中，如下所示：'${0:g}$'。
【讨论】：
FuncFormatter 这个功能似乎被禁用了。很遗憾，我需要这个功能。
与其改变刻度，不如改变单位？创建一个单独的数组X 的 x 值，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 xlabel 来指示单位（无论如何都应该始终这样做）。
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()
【讨论】：
要设置x轴的范围，可以使用set_xlim(left, right)，here are the docs
更新：
看起来您想要一个相同的绘图，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实现。因此，根据您的需要，它会是这样的：
ticks = your_plot.get_xticks()*10**9
your_plot.set_xticklabels(ticks)
【讨论】：
ticks.astype(int) 而不是ticks 来解决。
get_xticks() 在您绘制之后才起作用。把它变成那样非常烦人而且毫无意义。