python - 通过 matplotlib 中的一个因子更改绘图比例

Question

我正在用 python 创建一个情节。有没有办法按一个因子重新缩放轴？ yscale 和 xscale 命令只允许我关闭对数刻度。

编辑:
例如。如果我有一个 x 比例从 1 nm 到 50 nm 的图，则 x 比例范围从 1x10^(-9) 到 50x10^(-9)，我希望它从1 到 50。因此，我希望绘图函数将放置在绘图上的 x 值除以 10^(-9)

Answer 1

您已经注意到，xscale 和 yscale 不支持简单的线性重新缩放(很遗憾)。作为 Hooked 答案的替代方案，您可以像这样欺骗标签，而不是弄乱数据:

ticks = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x*scale))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticks)

显示 x 和 y 缩放的完整示例:

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

# Generate data
x = np.linspace(0, 1e-9)
y = 1e3*np.sin(2*np.pi*x/1e-9) # one period, 1k amplitude

# setup figures
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
# plot two identical plots
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y)

# Change only ax2
scale_x = 1e-9
scale_y = 1e3
ticks_x = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x/scale_x))
ax2.xaxis.set_major_formatter(ticks_x)

ticks_y = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x/scale_y))
ax2.yaxis.set_major_formatter(ticks_y)

ax1.set_xlabel("meters")
ax1.set_ylabel('volt')
ax2.set_xlabel("nanometers")
ax2.set_ylabel('kilovolt')

plt.show() 

最后我得到了一张照片的学分:

请注意，如果您像我一样拥有 text.usetex: true，则可能需要将标签括在 $ 中，如下所示:'$ {0:g}$'.