matplotlib: eksen ofset değerlerini tam sayılara veya belirli bir sayıya biçimlendirin

Her zaman nanosaniye (1e-9) olarak adlandırılan verileri çizdiğim bir matplotlib rakamım var. Y ekseninde, onlarca nanosaniye olan veriye sahipsem, yani. 44e-9, eksen üzerindeki değer ofset olarak + 1e-8 ile 4.4 olarak gösterilir. Ekseni + 1e-9 ofsetiyle 44'ü göstermeye zorlamanın bir yolu var mı?

Aynısı, eksenin + 5.54478e4'ü gösterdiği x eksenim için de geçerlidir, burada +55447'lik bir ofset göstermeyi tercih ederim (tam sayı, ondalık yok - buradaki değer gün cinsindendir).

Bunun gibi birkaç şeyi denedim:

p = axes.plot(x,y)
p.ticklabel_format(style='plain')

x ekseni için, ancak bu işe yaramıyor, muhtemelen yanlış kullanıyorum veya belgelerden bir şeyi yanlış yorumluyorum, birisi beni doğru yöne yönlendirebilir mi?

Teşekkürler Jonathan

Biçimlendiricilerle bir şeyler yapmayı denedim ama henüz bir çözüm bulamadım ...:

myyfmt = ScalarFormatter(useOffset=True)
myyfmt._set_offset(1e9)
axes.get_yaxis().set_major_formatter(myyfmt)

ve

myxfmt = ScalarFormatter(useOffset=True)
myxfmt.set_portlimits((-9,5))
axes.get_xaxis().set_major_formatter(myxfmt)

Bir yan not olarak, aslında 'ofset numarası' nesnesinin gerçekte nerede bulunduğu konusunda kafam karıştı ... büyük / küçük kenelerin bir parçası mı?

Tam olarak aynı sorunu yaşadım ve şu satırlar sorunu çözdü:

from matplotlib.ticker import ScalarFormatter

y_formatter = ScalarFormatter(useOffset=False)
ax.yaxis.set_major_formatter(y_formatter)

Çok daha kolay bir çözüm, kene etiketlerini basitçe özelleştirmektir. Bu örneği ele alalım:

from pylab import *

# Generate some random data...
x = linspace(55478, 55486, 100)
y = random(100) - 0.5
y = cumsum(y)
y -= y.min()
y *= 1e-8

# plot
plot(x,y)

# xticks
locs,labels = xticks()
xticks(locs, map(lambda x: "%g" % x, locs))

# ytikcs
locs,labels = yticks()
yticks(locs, map(lambda x: "%.1f" % x, locs*1e9))
ylabel('microseconds (1E-9)')

show()

Y ekseni durumunda, değerleri çarpıp 1e9daha sonra y etiketinde sabitten bahsettiğime dikkat edin.

DÜZENLE

Başka bir seçenek de üs çarpanı metnini grafiğin üstüne elle ekleyerek taklit etmektir:

locs,labels = yticks()
yticks(locs, map(lambda x: "%.1f" % x, locs*1e9))
text(0.0, 1.01, '1e-9', fontsize=10, transform = gca().transAxes)

DÜZENLE2

Ayrıca x ekseni ofset değerini aynı şekilde biçimlendirebilirsiniz:

locs,labels = xticks()
xticks(locs, map(lambda x: "%g" % x, locs-min(locs)))
text(0.92, -0.07, "+%g" % min(locs), fontsize=10, transform = gca().transAxes)

İhtiyacınız ScalarFormatterolan şeyi yapmak için alt sınıfa ihtiyacınız var ... _set_offsetsadece bir sabit ekler, ayarlamak istediğiniz ScalarFormatter.orderOfMagnitude. Maalesef, örnek eksen onay etiketlerini biçimlendirmek için çağrıldığında orderOfMagnitudesıfırlandığı için manuel olarak ayarlama hiçbir şey yapmaz ScalarFormatter. Bu kadar karmaşık olmamalı, ancak tam olarak istediğiniz şeyi yapmanın daha kolay bir yolunu bulamıyorum ... İşte bir örnek:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter, FormatStrFormatter

class FixedOrderFormatter(ScalarFormatter):
    """Formats axis ticks using scientific notation with a constant order of 
    magnitude"""
    def __init__(self, order_of_mag=0, useOffset=True, useMathText=False):
        self._order_of_mag = order_of_mag
        ScalarFormatter.__init__(self, useOffset=useOffset, 
                                 useMathText=useMathText)
    def _set_orderOfMagnitude(self, range):
        """Over-riding this to avoid having orderOfMagnitude reset elsewhere"""
        self.orderOfMagnitude = self._order_of_mag

# Generate some random data...
x = np.linspace(55478, 55486, 100) 
y = np.random.random(100) - 0.5
y = np.cumsum(y)
y -= y.min()
y *= 1e-8

# Plot the data...
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y, 'b-')

# Force the y-axis ticks to use 1e-9 as a base exponent 
ax.yaxis.set_major_formatter(FixedOrderFormatter(-9))

# Make the x-axis ticks formatted to 0 decimal places
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%0.0f'))
plt.show()

Aşağıdakilere benzer bir şey veren:

Oysa varsayılan biçimlendirme şöyle görünür:

Umarım bu biraz yardımcı olur!

Düzenleme: Değeri ne olursa olsun, ofset etiketinin nerede olduğunu da bilmiyorum ... Sadece manuel olarak ayarlamak biraz daha kolay olurdu, ama nasıl yapılacağını bulamadım ... tüm bunlardan daha kolay bir yol olması gerektiğini. Yine de çalışıyor!

Amro'nun cevabına benzer şekilde, FuncFormatter'ı kullanabilirsiniz.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

# Generate some random data...
x = np.linspace(55478, 55486, 100) 
y = np.random.random(100) - 0.5
y = np.cumsum(y)
y -= y.min()
y *= 1e-8

# Plot the data...
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y, 'b-')

# Force the y-axis ticks to use 1e-9 as a base exponent 
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, pos: ('%.1f')%(x*1e9)))
ax.set_ylabel('microseconds (1E-9)')

# Make the x-axis ticks formatted to 0 decimal places
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, pos: '%.0f'%x))
plt.show()

Gonzalo'nun çözümü, şunları ekledikten sonra benim için çalışmaya başladı set_scientific(False):

ax=gca()
fmt=matplotlib.ticker.ScalarFormatter(useOffset=False)
fmt.set_scientific(False)
ax.xaxis.set_major_formatter(fmt)

Yorumlarda ve bu cevapta belirtildiği gibi, denkleştirme aşağıdakileri yaparak global olarak kapatılabilir:

matplotlib.rcParams['axes.formatter.useoffset'] = False

Bence daha zarif bir yol, şerit formatlayıcıyı kullanmaktır. İşte hem xaxis hem de yaxis için bir örnek:

from pylab import *
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

majorLocator   = MultipleLocator(20)
xFormatter = FormatStrFormatter('%d')
yFormatter = FormatStrFormatter('%.2f')
minorLocator   = MultipleLocator(5)


t = arange(0.0, 100.0, 0.1)
s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01)

ax = subplot(111)
plot(t,s)

ax.xaxis.set_major_locator(majorLocator)
ax.xaxis.set_major_formatter(xFormatter)
ax.yaxis.set_major_formatter(yFormatter)

#for the minor ticks, use no labels; default NullFormatter
ax.xaxis.set_minor_locator(minorLocator)

İkinci kısım için, tüm işaretleri tekrar manuel olarak sıfırlamadan, bu benim çözümümdü:

class CustomScalarFormatter(ScalarFormatter):
    def format_data(self, value):
        if self._useLocale:
            s = locale.format_string('%1.2g', (value,))
        else:
            s = '%1.2g' % value
        s = self._formatSciNotation(s)
        return self.fix_minus(s)
xmajorformatter = CustomScalarFormatter()  # default useOffset=True
axes.get_xaxis().set_major_formatter(xmajorformatter)

tabii ki biçim dizesini istediğiniz gibi ayarlayabilirsiniz.