python 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：

[python] view plain copy

print?

1. from pylab import *  
2. from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter  
3.   
4. xmajorLocator   = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数  
5. xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置x轴标签文本的格式  
6. xminorLocator   = MultipleLocator(5) #将x轴次刻度标签设置为5的倍数  
7.   
8. ymajorLocator   = MultipleLocator(0.5) #将y轴主刻度标签设置为0.5的倍数  
9. ymajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置y轴标签文本的格式  
10. yminorLocator   = MultipleLocator(0.1) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数  
11.   
12. t = arange(0.0, 100.0, 1)  
13. s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01)  
14.   
15. ax = subplot(111) #注意:一般都在ax中设置,不再plot中设置  
16. plot(t,s,'--b*')  
17.   
18. #设置主刻度标签的位置,标签文本的格式  
19. ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)  
20. ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter)  
21.   
22. ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)  
23. ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter)  
24.   
25. #显示次刻度标签的位置,没有标签文本  
26. ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)  
27. ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)  
28.   
29. ax.xaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度  
30. ax.yaxis.grid(True, which='minor') #y坐标轴的网格使用次刻度  
31.   
32. show()  

绘图如下：

如果仔细看代码，可以得知，设置坐标轴刻度和文本主要使用了"MultipleLocator"、"FormatStrFormatter"方法。

这两个方法来自matplotlib安装库里面ticker.py文件；"MultipleLocator(Locator)"表示将刻度标签设置为Locator的倍数,"FormatStrFormatter"表示设置标签文本的格式，代码中"%1.1f"表示保留小数点后一位，浮点数显示。

相应的方法还有：

除了以上方法，还有另外一种方法，那就是使用xticks方法(yticks，x,y表示对应坐标轴)，xticks用法可在Python cmd下输入以下代码查看:

[python] view plain copy

print?

1. import matplotlib.pyplot as plt  
2. help(plt.xticks)  

代码如下：

[python] view plain copy

print?

1. import numpy as np  
2. import matplotlib.pyplot as plt  
3.   
4. fig,ax = plt.subplots()  
5.   
6. x = [1,2,3,4,5]  
7. y = [0,2,5,9,15]  
8.   
9.   
10. #ax is the axes instance  
11. group_labels = ['a', 'b','c','d','e']  
12.   
13. plt.plot(x,y)  
14. plt.xticks(x, group_labels, rotation=0)  
15. plt.grid()  
16. plt.show()  

绘图如下：

上图中使用了"plt.xticks"方法设置x轴文本，标签文本使用group_labels中的内容，因此可以根据需要修改group_labels中的内容。

网上看到的另一种方法，代码如下:

[python] view plain copy

print?

1. import matplotlib.pyplot as pl  
2. import numpy as np  
3. from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FuncFormatter  
4. x = np.arange(0, 4*np.pi, 0.01)  
5. y = np.sin(x)  
6. pl.figure(figsize=(10,6))  
7. pl.plot(x, y,label="$sin(x)$")  
8. ax = pl.gca()  
9.   
10. def pi_formatter(x, pos):  
11.     """ 
12.     比较罗嗦地将数值转换为以pi/4为单位的刻度文本 
13.     """  
14.     m = np.round(x / (np.pi/4))  
15.     n = 4  
16.     if m%2==0: m, n = m/2, n/2  
17.     if m%2==0: m, n = m/2, n/2  
18.     if m == 0:  
19.         return "0"  
20.     if m == 1 and n == 1:  
21.         return "$\pi$"  
22.     if n == 1:  
23.         return r"$%d \pi$" % m  
24.     if m == 1:  
25.         return r"$\frac{\pi}{%d}$" % n  
26.     return r"$\frac{%d \pi}{%d}$" % (m,n)  
27.   
28. # 设置两个坐标轴的范围  
29. pl.ylim(-1.5,1.5)  
30. pl.xlim(0, np.max(x))  
31.   
32. # 设置图的底边距  
33. pl.subplots_adjust(bottom = 0.15)  
34.   
35. pl.grid() #开启网格  
36.   
37. # 主刻度为pi/4  
38. ax.xaxis.set_major_locator( MultipleLocator(np.pi/4) )  
39.   
40. # 主刻度文本用pi_formatter函数计算  
41. ax.xaxis.set_major_formatter( FuncFormatter( pi_formatter ) )  
42.   
43. # 副刻度为pi/20  
44. ax.xaxis.set_minor_locator( MultipleLocator(np.pi/20) )  
45.   
46. # 设置刻度文本的大小  
47. for tick in ax.xaxis.get_major_ticks():  
48.     tick.label1.set_fontsize(16)  
49.   
50. pl.legend()  
51. pl.show()  

绘图如下：

特此记录。