使用 imshow 时自定义刻度自动缩放？答案

【问题标题】：Custom ticks autoscaled when using imshow?使用 imshow 时自定义刻度自动缩放？
【发布时间】：2012-11-16 01:17:36
【问题描述】：

我正在尝试使用以下代码将 x 轴上的刻度值更改为 imshow 绘图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def scale_xaxis(number):
    return(number+1001)

data = np.array([range(10),range(10,20)])
fig = plt.figure(figsize=(3,5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(data,aspect='auto')
ax.autoscale(False)
xticks = ax.get_xticks()
ax.xaxis.set_ticklabels(scale_xaxis(xticks))
plt.savefig("test.png")

Resulting image http://ubuntuone.com/2Y5ujtlEkEnrlTcVUxvWLU

但是，x-ticks 重叠并具有“非圆形”值。 matplotlib 有什么方法可以自动执行此操作吗？使用set_ticklabels 还是其他方式？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

还考虑使用extent (doc) 让matplotlib 考虑如何放入刻度标签并添加任意班次：

data = np.array([range(10),range(10,20)])
fig = plt.figure(figsize=(3,5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(data,aspect='auto',extent=[10000,10010,0,1])

如果你确实想对我动手，你最好设置axis 的formatter 和locator 以获得你想要的(doc)。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def scale_xaxis(number):
    return(number+1001)

def my_form(x,pos):
    return '%d'%scale_xaxis(x)

data = np.array([range(10),range(10,20)])
fig = plt.figure(figsize=(3,5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(data,aspect='auto')
ax.autoscale(False)
ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.MultipleLocator(int(2)))
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.FuncFormatter(my_form))

需要设置定位器以确保刻度不会放在非整数位置，然后格式化程序会强制将它们转换为整数（这会将它们留在错误的位置）

removing leading 0 from matplotlib tick label formatting

【讨论】：

这适用于特定问题，并回答了我提出的问题（回想起来，我发现我的问题表述得很糟糕）。但它并没有真正解决我遇到的主要问题：我需要一些方法来让 matplotlib 选择合适的刻度数。例如，如果 return(number+1001) 是 return(number+10001)。然后我怎样才能让 matplotlib 自动选择正确的刻度数以避免重叠？我应该接受答案并提出一个新问题，还是应该编辑这个问题？

【解决方案2】：

有几种方法可以做到这一点。

你可以：

传入整数数组而不是浮点数数组
传入格式化字符串数组
使用自定义刻度格式化程序

最后一个选项对于这么简单的事情来说太过分了。

作为第一个选项的示例，您可以将 scale_xaxis 函数更改为如下所示：

def scale_xaxis(numbers):
    return numbers.astype(int) + 1001

请注意，您从 ax.get_xticks 中得到的是一个 numpy 数组而不是单个值。因此，我们需要使用number.astype(int) 而不是int(number)。

或者，我们可以返回一系列格式化的字符串。 set_xticklabels 实际上需要一个字符串序列：

def scale_xaxis(numbers):
    return ['{:0.0f}'.format(item + 1001) for item in numbers]

在这里使用自定义的刻度格式化程序太过分了，所以我暂时不考虑它。不过，它在适当的情况下非常方便。

【讨论】：