有没有办法在matplotlib中轻松压缩a轴的一部分？答案

【问题标题】：Is there a way to easily compress a section of the an axis in matplotlib?有没有办法在matplotlib中轻松压缩a轴的一部分？
【发布时间】：2015-07-31 08:57:49
【问题描述】：

我有this graph，虽然低于 0% 的数据足够重要，需要显示，但它太少见了，不能保证歪曲整个图表。有没有办法使比例低于 0% 时缩小/压缩，因此相同的距离会产生更大的百分比变化。（我不想用断轴，因为可能还有其他数据

我已经看到this 是可行的方法，但是我想要的只是

【问题讨论】：

将你的 yaxis 更改为 log 比例是我能想到的唯一方法！
@ThePredator 不能有负 y 值的对数刻度...
如果有任何事情使问题变得更糟，因为其中包含大部分数据的部分被压缩到图表的顶部四分之一（并且数据中的细微之处不太清楚）编辑：以及@tom 所说的
@tom 是的！忘了！！
是否可以将您的图像 this graph 嵌入到您的 OP 中，并添加您当前用于绘制图表的代码的最小示例。

标签： python matplotlib axis scaling

【解决方案1】：

我认为您唯一的选择确实是为您的轴创建自定义投影。从理论上讲，这应该不会太难，因为您想要一个线性比例，只是正负值的比例不同，但您仍然需要编写大量代码来创建相关类。

http://matplotlib.org/devel/add_new_projection.html 正如您已经链接的那样：http://matplotlib.org/examples/api/custom_scale_example.html

【讨论】：

【解决方案2】：

所以我找到了一个解决方法，但它有点软糖。 This is what it looks like.

代码如下：

fig, ax = plt.subplots()
fig.canvas.set_window_title("Frame-to-frame pump-to-probe")
plt.xlabel(r'$t/ps$')
plt.ylabel(r'%')
min = 0
for i in range(len(ftf_PtmPlist)):
    if ftf_PtmPlist[i] < min:
        min = ftf_PtmPlist[i]
    if ftf_PtmPlist[i] < 0:
        ftf_PtmPlist[i] = 2*ftf_PtmPlist[i]/10.0
for i in range(len(ftf_PttPlist)):
    if ftf_PttPlist[i] < min:
        min = ftf_PttPlist[i]
    if ftf_PttPlist[i] < 0:
        ftf_PttPlist[i] = 2*ftf_PttPlist[i]/10.0
lables = [0,20,40,60,80,100]
ymin = int(20*math.floor(min/100.0))
for y in range(ymin,-19,20):
    lables.append(y)
lables = sorted(lables)
for i in range(-ymin/20):
    lables[i] = str(int(lables[i]*10/2.0))
ax.set_yticklabels(lables)
plt.plot(timelist,ftf_PtmPlist,'magenta', label='pump to main probe efficiency')
plt.plot(timelist,ftf_PttPlist,'teal', label='pump to total probe efficiency')
plt.plot(timelist,p_deplist,'orange', label='pump energy depletion')
plt.gca().set_ylim(top=105)
plt.gca().set_xlim(left=-1.0)
plt.legend(bbox_to_anchor=(0.55, 0.17), loc=2, borderaxespad=0., prop={'size':10})

首先，我将两个列表的所有小于 0 的值缩放 0.2 倍，这两个列表有可能出现负值，同时寻找总体上最负的值。然后我使用这个值来找到最负的刻度标签应该是什么（给定我正在使用的缩放比例）并创建一个新的刻度标签列表，以便负值显示为它们在我缩小它们之前的值。

我知道这有点草率，但确实可以！

【讨论】：