Matplotlib因此log轴仅在指定点处具有次要刻度标记。还可以更改颜色栏中刻度标签的大小

Question

我正在尝试创建一个情节，但我只想让勾选标签显示如上所示的对数刻度。我只希望显示50,500和2000的次要标签。无论如何指定要显示的次要刻度标签？我一直试图解决这个问题，但没有找到一个好的解决方案。我能想到的就是获取minorticklabels（）并将fontsize设置为0.这显示在第一段代码下面。我希望有一个更清洁的解决方案。

另一件事是改变颜色栏中的勾选标签的大小，我还没想到。如果有人知道如何做到这一点，请告诉我，因为我没有看到颜色栏中的方法容易做到这一点。

第一个代码：

fig = figure(figto)
ax = fig.add_subplot(111)
actShape = activationTrace.shape
semitones = arange(actShape[1])
freqArray = arange(actShape[0])
X,Y = meshgrid(self.testFreqArray,self.testFreqArray)
Z = sum(activationTrace[:,:,beg:end],axis=2)
surf = ax.contourf(X,Y,Z, 8, cmap=cm.jet)
ax.set_position([0.12,0.15,.8,.8])
ax.set_ylabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xlabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
ax.xaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%d'))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.tick_params(axis='both',reset=False,which='both',length=8,width=2)
self.plotSetAxisLabels(ax,22)
self.plotSetAxisTickLabels(ax,18)
cbar = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=20, fraction=.12,pad=.02)
cbar.set_label('Activation',size=18)
return ax, cbar

第二代码：

fig = figure(figto)
ax = fig.add_subplot(111)
actShape = activationTrace.shape
semitones = arange(actShape[1])
freqArray = arange(actShape[0])
X,Y = meshgrid(self.testFreqArray,self.testFreqArray)
Z = sum(activationTrace[:,:,beg:end],axis=2)
surf = ax.contourf(X,Y,Z, 8, cmap=cm.jet)
ax.set_position([0.12,0.15,.8,.8])
ax.set_ylabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xlabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
ax.xaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%d'))
ax.yaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%d'))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.tick_params(axis='both',reset=False,which='both',length=8,width=2)
self.plotSetAxisLabels(ax,22)
self.plotSetAxisTickLabels(ax,18)
cbar = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=20, fraction=.12,pad=.02)
cbar.set_label('Activation',size=18)
count = 0
for i in ax.xaxis.get_minorticklabels():
    if (count%4 == 0):
        i.set_fontsize(12)
    else:
        i.set_fontsize(0)
    count+=1
for i in ax.yaxis.get_minorticklabels():
    if (count%4 == 0):
        i.set_fontsize(12)
    else:
        i.set_fontsize(0)
    count+=1
return ax, cbar

对于colorbar： 另一个快速问题，如果你不介意，因为试图找出它但不完全确定。我想使用ScalarFormatter可以获得的科学记数法。如何设置小数位数和乘数？我希望它像8x10 ^ 8或.8x10 ^ 9来节省空间而不是把所有那些零。我想在轴对象中有多种方法可以做到这一点，但你认为最好的方法是什么。在更改为ScalarFormatter时，我无法弄清楚如何更改符号。

对于图表： 此外，我的数据的点数从46开始，然后连续乘以2 ^（1/12），所以46,49,50,55,58,61 ... 3132。这些都是圆形但接近2 ^（1/12）。我决定将主要代码放在这些数字附近更好。是使用固定格式化程序的最佳方法，并且在freqArray中每15个左右使用一个自动收报机。然后在每隔一个频率使用一个小的自动收报机。我可以这样做并仍然保持一个日志轴吗？

Answer 1

1）使用FixedLocator静态定义明确的刻度位置。

2）Colorbar cbar将有一个ax属性，可以访问常用的轴方法，包括刻度格式。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
x = np.arange(10,3000,100)
y = np.arange(10,3000,100)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = np.random.random(X.shape)*8000000
surf = ax.contourf(X,Y,Z, 8, cmap=plt.cm.jet)
ax.set_ylabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xlabel('Log Frequency (Hz)')
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
ax.xaxis.set_minor_formatter(plt.FormatStrFormatter('%d'))
# defining custom minor tick locations:
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.FixedLocator([50,500,2000]))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.tick_params(axis='both',reset=False,which='both',length=8,width=2)
cbar = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=20, fraction=.12,pad=.02)
cbar.set_label('Activation',size=18)
# access to cbar tick labels:
cbar.ax.tick_params(labelsize=5) 
plt.show()

修改

如果你想要勾选标记，但是你想有选择地显示标签，我认为你的迭代没有错，除了我可能使用set_visible而不是使fontsize为零。

您可以使用FuncFormatter进行更精细的控制，您可以使用勾号的值或位置来决定是否显示：

def show_only_some(x, pos):
    s = str(int(x))
    if s[0] in ('2','5'):
        return s
    return ''

ax.xaxis.set_minor_formatter(plt.FuncFormatter(show_only_some))

Answer 2

基于@Paul的回答，我创建了以下函数：

def get_formatter_function(allowed_values, datatype='float'):
    """returns a function, which only allows allowed_values as axis tick labels"""
    def hide_others(value, pos):
        if value in allowed_values:
            if datatype == 'float':
                return value
            elif datatype == 'int':
                return int(value)
        return ''
    return hide_others

哪个更灵活。