使用Python matplotlib作图时,设置横纵坐标轴数值以百分比(%)显示

一、当我们用Python matplot时作图时,一些数据需要以百分比显示,以更方便地对比模型的性能提升百分比。

二、借助matplotlib.ticker.FuncFormatter(),将坐标轴格式化。

例子:

# encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
plt.rcParams['font.family'] = ['Times New Roman']
plt.rcParams.update({'font.size': 8})
x = range(11)
y = range(11)
plt.plot(x, y)
plt.show()

图形显示如下:

现在我们将横纵坐标变成百分比形式即,0%,20%,40%....代码如下:

# encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
plt.rcParams['font.family'] = ['Times New Roman']
plt.rcParams.update({'font.size': 8})
x = range(11)
y = range(11)
plt.plot(x, y)

def to_percent(temp, position):
  return '%1.0f'%(10*temp) + '%'
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

plt.show()

即增加了10~13的代码,执行结果如下:

可见已经实现我们的需求。

重要代码

return '%1.0f'%(10*temp) + '%' #这句话指定了显示的格式。

更多格式化显示,可以查看matplotlib.ticker

补充知识:matplotlib画图系列之设置坐标轴(精度、范围,标签,中文字符显示)

在使用matplotlib模块时画坐标图时,往往需要对坐标轴设置很多参数,这些参数包括横纵坐标轴范围、坐标轴刻度大小、坐标轴名称等

在matplotlib中包含了很多函数,用来对这些参数进行设置。

plt.xlim、plt.ylim 设置横纵坐标轴范围
plt.xlabel、plt.ylabel 设置坐标轴名称
plt.xticks、plt.yticks设置坐标轴刻度

以上plt表示matplotlib.pyplot

例子

#导入包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#支持中文显示
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

#创建数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

#创建figure窗口
plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
#画曲线1
plt.plot(x, y1)
#画曲线2
plt.plot(x, y2, color='blue', linewidth=5.0, linestyle='--')
#设置坐标轴范围
plt.xlim((-5, 5))
plt.ylim((-2, 2))
#设置坐标轴名称
plt.xlabel('xxxxxxxxxxx')
plt.ylabel('yyyyyyyyyyy')
#设置坐标轴刻度
my_x_ticks = np.arange(-5, 5, 0.5)
my_y_ticks = np.arange(-2, 2, 0.3)
plt.xticks(my_x_ticks)
plt.yticks(my_y_ticks)

#显示出所有设置
plt.show()

结果

以上这篇使用Python matplotlib作图时,设置横纵坐标轴数值以百分比(%)显示就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python matplotlib绘图,修改坐标轴刻度为文字的实例

    工作中偶尔需要做客流分析,用pyplot 库绘图.一般情况下, x 轴刻度默认显示为数字. 例如: 我希望x 轴刻度显示为星期日期. 查询pyplot 文档, 发现了 xtick() 函数可以修改刻度. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #val_ls = [np.random.randint(100) + i*20 for i in range(7)] scale_ls = range(7) index_ls =

  • Python绘图Matplotlib之坐标轴及刻度总结

    学习https://matplotlib.org/gallery/index.html 记录,描述不一定准确,具体请参考官网 Matplotlib使用总结图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 import pandas as pd import nump

  • python matplotlib坐标轴设置的方法

    在使用matplotlib模块时画坐标图时,往往需要对坐标轴设置很多参数,这些参数包括横纵坐标轴范围.坐标轴刻度大小.坐标轴名称等 在matplotlib中包含了很多函数,用来对这些参数进行设置. 我们可以对坐标轴进行设置,设置坐标轴的范围,设置坐标轴上的文字描述等. 基本用法 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-3到3,总共有50个点 x = np.lin

  • 学习python中matplotlib绘图设置坐标轴刻度、文本

    总结matplotlib绘图如何设置坐标轴刻度大小和刻度. 上代码: from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter xmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数 xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置x轴标签文本的格式 xminorLocator = M

  • 使用Python matplotlib作图时,设置横纵坐标轴数值以百分比(%)显示

    一.当我们用Python matplot时作图时,一些数据需要以百分比显示,以更方便地对比模型的性能提升百分比. 二.借助matplotlib.ticker.FuncFormatter(),将坐标轴格式化. 例子: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FuncFormatter plt.rcParams['font.family'] = ['Times New Roman']

  • Python matplotlib绘图时指定图像大小及放大图像详解

    matplotlib绘图时是默认的大小,有时候默认的大小会感觉图片里的内容都被压缩了,解决方法如下. 先是原始代码: from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(1,1)) x = [1,2,3] plt.plot(x, x) plt.show() 关键的代码是plt.figure(figsize=(1,1)),生成的图片如下 修改代码,放大图片: from matplotlib import pyplot as plt pl

  • python matplotlib画图时坐标轴重叠显示不全和图片保存时不完整的问题解决

    目录 问题 解决方案 保存时图片不完整的问题 补充:使用matplotlib时如何让坐标轴完整显示所有的标签刻度 总结 问题 在使用matplotlib作图的时候,有的时候会遇到画图时坐标轴重叠,显示不全和图片保存时不完整的问题.如下: 解决方案 画图时重叠或者显示不全的问题 画图时加上参数设置tight_layout=True 画完所有子图后,设置plt.tight_layout() # 加上tight_layout=True 参数设置 fig, axes = plt.subplots(nro

  • 完美解决Python matplotlib绘图时汉字显示不正常的问题

    Matplotlib是一个很好的作图软件,但是python下默认不支持中文,所以需要做一些修改,方法如下: 1.在python安装目录的Lib目录下创建ch.py文件. 文件中代码为: 保存,以后通过以下代码调用: #-*-coding:utf-8-*- #文件名: ch.py def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes

  • Python matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧详解

    用python的matplotlib画图时,往往需要加图例说明.如果不设置任何参数,默认是加到图像的内侧的最佳位置. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in xrange(5): ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i) plt.legend() plt.sho

  • Python matplotlib绘图时使用鼠标滚轮放大/缩小图像

    目录 思路: 示例: 输出效果: 总结 思路: 使用fig.canvas.mpl_connect()函数来绑定相关fig的滚轮事件 利用事件event的inaxes属性获取当前鼠标所在坐标系ax 使用get_xlim()函数获取坐标系ax的x/y轴坐标刻度范围 使用set()函数对坐标系ax进行放大/缩小 示例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure() def call_back(event):

  • Python matplotlib画图与中文设置操作实例分析

    本文实例讲述了Python matplotlib画图与中文设置操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 采用matplotlib作图时默认设置下是无法显示中文的,例如编写如下python脚本, #-*- coding: utf-8 -*- from pylab import * t = arange(-4*pi, 4*pi, 0.01) y = sin(t)/t plt.plot(t, y) plt.title(u'钟形函数') plt.xlabel(u'时间') plt.ylabel(u'幅度'

  • python 用Matplotlib作图中有多个Y轴

    在作图过程中,需要绘制多个变量,但是每个变量的数量级不同,在一个坐标轴下作图导致曲线变化很难观察,这时就用到多个坐标轴.本文除了涉及多个坐标轴还包括Axisartist相关作图指令.做图中label为公式的表达方式.matplotlib中常用指令. 一.放一个官方例子先 from mpl_toolkits.axisartist.parasite_axes import HostAxes, ParasiteAxes import matplotlib.pyplot as plt import nu

  • python Matplotlib数据可视化(2):详解三大容器对象与常用设置

    上一篇博客中说到,matplotlib中所有画图元素(artist)分为两类:基本型和容器型.容器型元素包括三种:figure.axes.axis.一次画图的必经流程就是先创建好figure实例,接着由figure去创建一个或者多个axes,然后通过axes实例调用各种方法来添加各种基本型元素,最后通过axes实例本身的各种方法亦或者通过axes获取axis实例实现对各种元素的细节操控. 本篇博客继续上一节的内容,展开介绍三大容器元素创建即通过三大容器可以完成的常用设置. 1 figure 1.

随机推荐