Matplotlib y轴范围显示使用绝对值而非偏移值|极客教程

Matplotlib y轴范围显示使用绝对值而非偏移值

在使用Matplotlib绘制图表时，经常会遇到y轴范围的显示问题。默认情况下，Matplotlib使用相对偏移值来显示y轴范围，这可能导致一些困惑，特别是在绘制较小的值时。本文将讨论如何使用绝对值来显示y轴范围。

Matplotlib中的默认偏移值

默认情况下，Matplotlib会使用相对偏移值来显示y轴范围。这意味着，当y轴范围比较小时，Matplotlib会显示偏移值，而不是实际的数值。例如，下面的代码会生成一个y轴范围为0到1.2的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

y = [0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3]
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

plt.plot(x, y)
plt.ylim(0, 1.2)

plt.show()

在这个例子中，y轴范围为0到1.2。然而，Matplotlib会将y轴范围显示为0.0到1.2，尽管实际的数值为0.05到0.3。

将y轴范围设为绝对值

要将y轴范围设为绝对值，可以使用“ticker”模块中的“FuncFormatter”方法。这个方法可以接受一个函数作为参数，并用于格式化y轴标签。

下面是一个使用“FuncFormatter”方法的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mtick

def absolute_value(y, pos):
    """
    用于将y轴标签格式化为绝对值的函数
    """
    return abs(y)

y = [0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3]
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.yaxis.set_major_formatter(mtick.FuncFormatter(absolute_value))

plt.ylim(0, 1.2)
plt.show()

在这个例子中，我们定义了一个函数“absolute_value”，用于将y轴标签格式化为绝对值。然后，我们在绘制图表时使用这个函数来格式化y轴标签。

自定义y轴范围

如果想自定义y轴范围，并使用绝对值来显示y轴标签，可以在“FuncFormatter”方法中添加一些逻辑，将y轴范围转换为绝对值。例如，下面的代码会将y轴范围设置为0到0.4，同时使用绝对值显示y轴标签：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mtick

def absolute_value(y, pos):
    """
    用于将y轴标签格式化为绝对值的函数
    """
    return abs(y)

def absolute_range(y):
    """
    将y轴范围转换为绝对值的函数
    """
    y_min = min(y)
    y_max = max(y)
    y_abs_max = max(abs(y_min), abs(y_max))
    return (-y_abs_max, y_abs_max)

y = [0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3]
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.yaxis.set_major_formatter(mtick.FuncFormatter(absolute_value))
ax.set_ylim(absolute_range(y))

plt.show()

在这个例子中，我们定义了一个函数“absolute_range”，用于将y轴范围转换为绝对值。这个函数会计算y轴数据中的最小值和最大值，然后将它们的绝对值中的最大值作为y轴范围的值。

然后，我们在绘制图表时使用这个函数来设定y轴范围，并在“FuncFormatter”方法中使用“absolute_value”函数来格式化y轴标签。

其他可能用到的方法

除了使用“FuncFormatter”方法来显示绝对值之外，还有其他可能使用到的方法。下面是一些例子：

使用对数刻度

如果y轴范围跨越很大的范围，可能会更合适使用对数刻度来显示y轴标签。例如，下面的代码会生成一个y轴范围从1到1000000的折线图，并使用对数刻度来显示y轴标签：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.logspace(0, 6, num=7)
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')

plt.show()

使用科学计数法

如果y轴标签的值太大或太小，可以使用科学计数法来显示y轴标签。例如，下面的代码会生成一个y轴范围从0到0.00001的折线图，并使用科学计数法来显示y轴标签：

import matplotlib.pyplot as plt

y = [0.000001, 0.000003, 0.000005, 0.000007, 0.000009, 0.00001]
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

plt.plot(x, y)
plt.ticklabel_format(style='sci', axis='y', scilimits=(0,0))

plt.show()