Python Matplotlib：将轴设置为相对于一个值的增量

Question

有时候，将图放大到足够大时，轴会发生变化，因此显示类似这样的内容

这意味着x值为1.565 +刻度中显示的值。

有没有办法以这种格式设置轴刻度？到那里后，如何设置偏移量（在本例中为1.565）并设置刻度线的格式？

Answer 1

A。手动放置偏移量

我认为最简单的解决方案是绘制x-offset而不是x本身。然后只需在轴下方添加一个具有偏移量的文本字段即可。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([-0.02+np.pi/2, +0.02+np.pi/2])
y = [1,1]

plt.plot(x - np.pi/2, y)
plt.text(1, -0.07, "$+\pi / 2$", ha="right", va="top",
         transform=plt.gca().transAxes)

plt.show()

B。使用固定格式器

或者，您可以使用FixedFormatter并手动设置其偏移标签。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([-0.02+np.pi/2, +0.02+np.pi/2])
y = [1,1]

plt.plot(x, y)

xticks = np.array([-0.02, -0.01, 0, 0.01, 0.02])

plt.gca().set(xticks = xticks + np.pi/2, 
              xticklabels = xticks)
plt.gca().xaxis.get_major_formatter().set_offset_string("$+\pi / 2$")

plt.show()

这样做的缺点是刻度位置是固定的，因此在缩放时会松开漂亮的标签。

C。使用具有固定偏移量的自定义定位器和格式化程序

这是可能的，但完全复杂。该解决方案看起来类似于Set scientific notation with fixed exponent and significant digits for multiple subplots，但也需要使用定位器。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker

class OffsetLocator(matplotlib.ticker.AutoLocator):
    def __init__(self, offset=0):
        self.fixed_offset = offset
        matplotlib.ticker.AutoLocator.__init__(self)
    def tick_values(self, vmin, vmax):
        v = np.array([vmin,vmax])-self.fixed_offset
        ticks = matplotlib.ticker.AutoLocator.tick_values(self, *v)
        return ticks + self.fixed_offset

class OffsetFormatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter):
    def __init__(self, offset=0, offsettext = None, mathText=True):
        self.fixed_offset = offset
        self.offset_text = offsettext
        matplotlib.ticker.ScalarFormatter.__init__(self,useOffset=offset,
                                                   useMathText=mathText)
    def _set_orderOfMagnitude(self, nothing):
        self.orderOfMagnitude = 0
    def _compute_offset(self):
        return self.fixed_offset
    def get_offset(self):
        return self.offset_text or matplotlib.ticker.ScalarFormatter.get_offset(self)


x = np.array([-0.02+np.pi/2, +0.02+np.pi/2])
y = [1,1]

plt.plot(x, y)

plt.gca().xaxis.set_major_locator(OffsetLocator(np.pi/2))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(OffsetFormatter(np.pi/2, offsettext="$+\pi / 2$"))

plt.show()

结果外观与上述类似，但其行为完全自然，就像在使用偏移量的所有其他情况下一样。可能只有在使用图形大小，缩放和平移等时才观察到差异。