我有代码(代码如下),它使用matplotlib
和numpy
来创建图表。我的情节有以下要求:
1.0
或2.0
,而是1
和2
。x=0
和y=0
的刻度应隐藏(原点滴答)。我用这段代码实现了这个目标:
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mp
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
# approximately a circle
x1 = [0.3, 1.0, 1.3, 1.3, 1.0, 0.3, -0.3, -1.0, -1.3, -1.3, -1.0, -0.3]
y1 = [1.7, 1.2, 0.6, -0.2, -1.2, -1.5, -1.5, -1.2, -0.2, 0.6, 1.2, 1.7]
number_of_values = 12
x2 = numpy.random.uniform(low=-1.0, high=1.0, size=number_of_values)
y2 = numpy.random.uniform(low=-1.0, high=1.0, size=number_of_values)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(x1, y1, s=100, color='#FF0000', linewidth='1.5', marker='x', label='$y=1$')
ax.scatter(x2, y2, s=100, facecolors='none', edgecolors='#66AAAA', linewidth='1.5', marker='o', label='$y=0$')
ax.legend(loc='upper right')
ax.grid(True)
# LIMITS
x_lower_limit = min(x1) - 0.2 * max(x1)
x_upper_limit = 1.2 * max(x1)
ax.set_xlim(-2.0, 2.0)
y_lower_limit = min(y1) - 0.2 * max(y1)
y_upper_limit = 1.2 * max(y1)
ax.set_ylim(-2.0, 2.0)
# ORIGIN AXIS
ax.spines['left'].set_position('center')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_position('center')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_smart_bounds(True)
ax.spines['bottom'].set_smart_bounds(True)
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.set_xlabel('$x_1$', fontsize=14)#, x=0.9, y=1, labelpad=0.6)
ax.set_ylabel('$x_2$', fontsize=14, rotation=0)#, x=1, y=0.9, labelpad=0.6)
ax.xaxis.set_label_coords(1.04, 0.5)
ax.yaxis.set_label_coords(0.5, 1.02)
ax.set_xticks([-2.0, -1.0, 1.0, 2.0])
ax.set_yticks([-2.0, -1.0, 1.0, 2.0])
plt.title('Non-linear Decision Boundary', y=1.06)
plt.show()
然而,正如你所看到的,我正在硬编码那里的嘀嗒声 - 不好的做法。我想改进这种做法。到目前为止,我已尝试过其他方法,即以下SO帖子的解决方案:
这里的问题是,它实际上甚至都不起作用。当我删除硬编码的ax.set_xticks([-2.0, -1.0, 1.0, 2.0])
和ax.set_yticks([-2.0, -1.0, 1.0, 2.0])
时,这会使得图表在刻度线中显示0.5
个步骤,并且它们有尾随零。
问题在于,如果我将tick标签更改为' '
之类的内容,它仍会将其解释为0.0
并呈现尾随零和非整数值。
如何规避硬编码刻度标签的值?我想设置一些频率,如下所示:
ax.xaxis.set_ticks_frequency(1.0)
ax.xaxis.set_ticks_formatter(something with integer values only)
这也可以避免迭代所有刻度标签。如果需要,迭代tick标签将是一个必要的恶,但我认为应该有一种没有这种迭代的方法。
答案 0 :(得分:0)
您可以替换硬编码的刻度:
ax.set_xticks([-2.0, -1.0, 1.0, 2.0])
ax.set_yticks([-2.0, -1.0, 1.0, 2.0])
MultipleLocator
,步长为1,自定义FuncFormatter
(省略零):
import matplotlib.ticker as ticker
loc = ticker.MultipleLocator(1)
ax.xaxis.set_major_locator(loc)
ax.yaxis.set_major_locator(loc)
def fmt(x, pos):
return '' if x == 0 else '{:.0f}'.format(x)
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(fmt))
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(fmt))