在 numpy/matplotlib.plot 中设置轴值

Question

我正在学习numpy。我希望绘制不同温度下的普朗克定律图，因此分别有两个np.arrays、T 和l 用于温度和波长。

import scipy.constants as sc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

lhinm = 10000                         # Highest wavelength in nm
T = np.linspace(200, 1000, 10)        # Temperature in K
l = np.linspace(0, lhinm*1E-9, 101)   # Wavelength in m
labels = np.linspace(0, lhinm, 6)     # Axis labels giving l in nm

B = (2*sc.h*sc.c**2/l[:, np.newaxis]**5)/(np.exp((sc.h*sc.c)/(T*l[:, np.newaxis]*sc.Boltzmann))-1)

for ticks in [True, False]:
    plt.plot(B)
    plt.xlabel("Wavelength (nm)")
    if ticks:
        plt.xticks(l, labels)
        plt.title("With xticks()")
        plt.savefig("withticks.png")
    else:
        plt.title("Without xticks()")
        plt.savefig("withoutticks.png")
    plt.show()

我想用波长 (nm) 标记 x 轴。如果我不调用plt.xitcks()，x 轴上的标签似乎是数组 B 中的索引（其中包含计算值）。

我已经看到答案 7559542，但是当我调用 plt.xticks() 时，所有值都在轴的左侧被挤压，而不是沿着它均匀分布。

那么定义我自己的一组值（在这种情况下是l 中的值的子集）并将它们放在轴上的最佳方法是什么？

Answer 1

问题是您没有将波长值提供给plt.plot()，因此 Matplotlib 默认将索引放入水平轴上的数组中。快速解决方案：

plt.plot(l, B)

没有明确设置刻度标签，这会给你这个：

当然，此图中横轴上的值实际上以米为单位，而不是纳米（尽管有标签），因为您作为第一个参数传递给plot()（即数组l）的值是以米为单位。这就是xticks() 的用武之地。双参数版本xticks(locations, labels) 将标签放置在x 轴上的相应位置。例如，xticks([1], 'one') 会在位置 x=1 处放置一个标签“一”，如果该位置在图中。

但是，它不会更改轴上显示的范围。在您的原始示例中，您对 xticks() 的调用在 10^-9 等坐标处放置了一堆标签，但它并没有改变轴范围，仍然是 0 到 100。难怪所有人标签被压向左边。

您需要做的是调用xticks() 并提供您要放置标签的点以及所需的标签文本。你这样做的方式，xticks(l, labels)，除了l 的长度为 101 和 labels 的长度只有 6 之外，它只使用 l 的前 6 个元素。要解决这个问题，您可以执行类似的操作

plt.xticks(labels * 1e-9, labels)

1e-9 的乘法从纳米（您想要显示的内容）转换为米（这是 Matplotlib 在绘图中实际使用的坐标）。

Answer 2

您可以将 x 值提供给 plt.plot，并让 matplotlib 负责设置刻度标签。

在您的情况下，您可以绘制 plt.plot(l, B)，但您仍然有 m 中的刻度，而不是 nm。

因此，您可以在绘图之前（或在绘图期间）将您的 l 数组转换为 nm。这是一个工作示例：

import scipy.constants as sc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

lhinm = 10000                         # Highest wavelength in nm
T = np.linspace(200, 1000, 10)        # Temperature in K
l = np.linspace(0, lhinm*1E-9, 101)   # Wavelength in m
l_nm = l*1e9                          # Wavelength in nm
labels = np.linspace(0, lhinm, 6)     # Axis labels giving l in nm

B = (2*sc.h*sc.c**2/l[:, np.newaxis]**5)/(np.exp((sc.h*sc.c)/(T*l[:, np.newaxis]*sc.Boltzmann))-1)

plt.plot(l_nm, B)
# Alternativly:
# plt.plot(l*1e9, B)
plt.xlabel("Wavelength (nm)")
plt.title("With xticks()")
plt.savefig("withticks.png")
plt.show()

Answer 3

您需要在xtick 使用相同大小的列表。尝试将轴值与绘图值分开设置，如下所示。

import scipy.constants as sc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

lhinm = 10000                         # Highest wavelength in nm
T = np.linspace(200, 1000, 10)        # Temperature in K
l = np.linspace(0, lhinm*1E-9, 101)   # Wavelength in m
ll = np.linspace(0, lhinm*1E-9, 6)    # Axis values
labels = np.linspace(0, lhinm, 6)     # Axis labels giving l in nm

B = (2*sc.h*sc.c**2/l[:, np.newaxis]**5)/(np.exp((sc.h*sc.c)/(T*l[:, np.newaxis]*sc.Boltzmann))-1)

for ticks in [True, False]:
    plt.plot(B)
    plt.xlabel("Wavelength (nm)")
    if ticks:
        plt.xticks(ll, labels)
        plt.title("With xticks()")
        plt.savefig("withticks.png")
    else:
        plt.title("Without xticks()")
        plt.savefig("withoutticks.png")
    plt.show()