具有对数刻度x轴的条形图的自定义科学轴单位

Question

让我们考虑以下示例，为给定的y值绘制一些x值。

import matplotlib.pyplot as pyplot

if __name__ == "__main__":
  x = [1000000000, 2000000000, 4000000000, 8000000000]
  y = [0.342, 0.543, 0.874, 1.324]
  
  pyplot.bar(x, y)
  pyplot.savefig("test1.png", format="png")
  pyplot.close()

  pyplot.bar([str(int(x_value / 1000000000)) for x_value in x], y)
  pyplot.savefig("test2.png", format="png")
  pyplot.close()

我的目标是为所有x值设置等距的x刻度（即，不是线性缩放）。此外，我希望以科学计数法（即1e9）看到这些值。

test1.png根本没有显示任何有意义的内容。

test2.png以所需的方式显示值，但右下角（1e9）没有科学标签。

我如何手动将1e9放在x轴单位位置或解决我的问题？

Answer 1

您的第一张图没有显示这些条形图，因为默认宽度0.8使其与x轴上的数据范围相比非常细。您需要使它们更宽。

对数刻度将使位置等距。要根据需要显示刻度，可以显式设置刻度，默认的ScalarFormatter可以替换LogFormatter随附的plt.xscale('log')。在默认位置（例如，对数刻度上的3,5,6,7）仍会出现较小的滴答声，可以用NullLocator来消除。

要获得精确居中的条形图，默认居中不适用于对数刻度。可以在对数空间中计算出精确的位置和宽度，然后将其再次转换为线性空间。下面的示例采用最短的x距离，并将其乘以0.8进行分离。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter, NullLocator
import numpy as np

x = np.array([1000000000, 2000000000, 4000000000, 8000000000])
y = [0.342, 0.543, 0.874, 1.324]

log_x = np.log(x)
log_width = 0.8 * np.diff(np.log(x)).min()
lefts = np.exp(log_x - log_width / 2)
rights = np.exp(log_x + log_width / 2)

ax = plt.gca()
ax.bar(lefts, y, width=[xi * 0.6 for xi in x], align='edge')
ax.set_xscale('log')
ax.set_xticks(x)
ax.xaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
ax.xaxis.set_minor_locator(NullLocator())  # optionally remove the minor ticks
plt.tight_layout()
plt.show()