我知道以前有人问过这个问题,但我尝试了所有可能的解决方案,但没有一个对我有用。
所以,我在 matplotlib 中有一个对数对数图,我想避免在 x 轴上使用科学记数法。
这是我的代码:
from numpy import array, log, pi
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.ticker as mticker
plt.rc('axes.formatter', useoffset=False)
tc = array([7499680.0, 12508380.0, 23858280.0, 34877020.0, 53970660.0, 89248580.0, 161032860.0, 326814160.0, 784460200.0])
theta = array([70, 60, 50, 45, 40, 35, 30, 25, 20])
plt.scatter(theta,tc)
ax=plt.gca()
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.ScalarFormatter())
ax.xaxis.get_major_formatter().set_scientific(False)
ax.xaxis.get_major_formatter().set_useOffset(False)
plt.show()
如您所见,x 轴上的数字仍然是科学计数法。我想将它们显示为 20、30、40…我尝试了所有可能的解决方案,但没有结果。
非常感谢所有愿意提供帮助的人。
注意。我不能使用 plt.loglog() 命令,因为我正在对数据进行一些曲线拟合并且我需要它。
NB2。我注意到发生了一件非常奇怪的事情:如果我将代码更改为 yaxis.get_mayor_formatter()…,它会在 y 轴上工作!它只是在 x one 上不起作用。这怎么可能?
编辑:可能不清楚,但如果您查看代码,有 3 种方法会影响 x 刻度的显示: plt.rc('axes.formatter', useoffset=False)
、 ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.ScalarFormatter())
和 ax.xaxis.get_major_formatter().set_scientific(False)
。根据我周围的发现,它们是 3 种方法,应该都可以单独完成,但它们没有。当然我也一个一个试过,没有全部试过。
原文由 Tropilio 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
这些是 x 轴上的次要刻度(即它们不是 10 的整数次幂),而不是主要刻度。
matplotlib
自动确定它是否应该标记主要或次要刻度 - 在这种情况下,因为您没有在 x 范围内显示任何主要刻度,次要刻度被标记)。所以,你需要使用set_minor_formatter
方法:它在 y 轴上起作用的原因是因为这些刻度是主要刻度(即 10 的整数次幂),而不是次要刻度。