在Matplotlib中更改网格间隔和指定刻度标签|极客教程

在Matplotlib中更改网格间隔和指定刻度标签

参考： Change grid interval and specify tick labels in Matplotlib

在数据可视化中，合理设置图表的网格间隔和刻度标签是至关重要的，它不仅能够使图表更加美观，还能更好地传达信息。Matplotlib 是一个非常强大的 Python 绘图库，它提供了丰富的方法来调整网格间隔和刻度标签。本文将详细介绍如何在 Matplotlib 中更改网格间隔和指定刻度标签，并提供多个示例代码以供参考。

更改网格间隔

在 Matplotlib 中，更改网格间隔通常涉及到调整轴的刻度位置。这可以通过设置轴的 Locator 对象来实现，常用的 Locator 有 MultipleLocator、FixedLocator、AutoLocator 等。

示例代码 1：使用 MultipleLocator 设置网格间隔

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10), [x**2 for x in range(10)])
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(10))
ax.grid(True)
plt.title("Example 1 - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中更改网格间隔和指定刻度标签

示例代码 2：使用 FixedLocator 指定刻度位置

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
from matplotlib.ticker import FixedLocator

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10), [x**3 for x in range(10)])
ax.xaxis.set_major_locator(FixedLocator([0, 2, 4, 6, 8, 10]))
ax.yaxis.set_major_locator(FixedLocator([0, 100, 200, 300, 400, 500]))
ax.grid(True)
plt.title("Example 2 - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中更改网格间隔和指定刻度标签

指定刻度标签

除了调整网格间隔，Matplotlib 也允许用户自定义刻度标签。这可以通过设置轴的 Formatter 对象来实现，常用的 Formatter 有 FuncFormatter 和 FormatStrFormatter。

示例代码 3：使用 FuncFormatter 自定义刻度标签

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

def custom_format(x, pos):
    return f'{int(x)} - how2matplotlib.com'

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10), [x**2 for x in range(10)])
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(custom_format))
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(custom_format))
ax.grid(True)
plt.title("Example 3 - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中更改网格间隔和指定刻度标签

示例代码 4：使用 FormatStrFormatter 设置刻度格式

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10), [x**2.5 for x in range(10)])
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%0.1f'))
ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%0.1f - how2matplotlib.com'))
ax.grid(True)
plt.title("Example 4 - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中更改网格间隔和指定刻度标签

综合示例

在实际应用中，我们经常需要同时调整网格间隔和刻度标签，以达到最佳的视觉效果。

示例代码 5：结合使用 MultipleLocator 和 FuncFormatter

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FuncFormatter

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(20), [x**2 for x in range(20)])
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5))
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(50))
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, pos: f'{int(x)} - how2matplotlib.com'))
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, pos: f'{int(x)}'))
ax.grid(True)
plt.title("Example 5 - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中更改网格间隔和指定刻度标签

示例代码 6：结合使用 FixedLocator 和 FormatStrFormatter

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FixedLocator, FormatStrFormatter

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10), [x**1.5 for x in range(10)])
ax.xaxis.set_major_locator(FixedLocator([0, 3, 6, 9]))
ax.yaxis.set_major_locator(FixedLocator([0, 5, 10, 15]))
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%0.1f - how2matplotlib.com'))
ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%0.1f'))
ax.grid(True)
plt.title("Example 6 - how2matplotlib.com")
plt.show()