matplotlib：将轴偏移值格式化为整数或特定数字

我有一个matplotlib图，该图正在绘制始终被称为纳秒（1e-9）的数据。在y轴上，如果我有数十纳秒的数据，即 在44e-9中，轴上的值显示为4.4，其中+ 1e-8为偏移量。无论如何，有强制轴以+ 1e-9偏移显示44吗？

我的x轴也是如此，该轴显示+ 5.54478e4，我希望它显示+55447的偏移量（整数，无小数-该值以天为单位）。

我已经尝试了一些类似的事情：

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

对于x轴，但这不起作用，尽管我可能使用不正确或对文档中的内容有误解，有人可以指出我正确的方向吗？

谢谢乔纳森

我尝试使用格式化程序进行操作，但尚未找到任何解决方案...：

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

和

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

附带一提，我实际上对“偏移数”对象实际位于何处感到困惑……它是主要/次要刻度线的一部分吗？

我遇到了完全相同的问题，这些行解决了这个问题：

from matplotlib.ticker import ScalarFormatter

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

一个简单得多的解决方案是简单地自定义刻度标签。举个例子：

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()

请注意，在y轴情况下，我如何将值乘以1e9然后在y标签中提到了该常数

编辑

另一个选择是通过手动将其文本添加到图的顶部来伪造指数乘法器：

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

编辑2

同样，您也可以通过以下方式设置x轴偏移值的格式：

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)

您必须子类化ScalarFormatter才能完成所需的工作…… _set_offset只需添加要设置的常量即可ScalarFormatter.orderOfMagnitude。不幸的是，手动设置orderOfMagnitude无法执行任何操作，因为在ScalarFormatter调用实例格式化轴刻度标签时会重置该设置。它不应该那么复杂，但是我找不到一种更简单的方法来精确地执行您想要的...这是一个示例：

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()

产生如下内容：

而默认格式如下所示：

希望那有所帮助！

编辑：对于它的价值，我也不知道偏移标签在哪里...手动设置它会稍微容易些，但是我不知道该怎么做...我有种感觉必须有比这更简单的方法。它有效，但是！

与Amro的答案类似，您可以使用FuncFormatter

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()

添加set_scientific(False)以下内容后，Gonzalo的解决方案开始为我工作：

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

如评论和此答案中所指出的，可以通过执行以下操作来全局关闭偏移量：

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

我认为一种更优雅的方法是使用股票代码格式器。这是xaxis和yaxis的示例：

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)

对于第二部分，这是我的解决方案，而无需再次手动重置所有刻度线：

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)

显然，您可以将格式字符串设置为所需的任何格式。