Matplotlib/pyplot：自动调整y轴的单位

Question

我想修改下面指示的图的Y轴单位。对于大数量，优选使用诸如M（百万），k（千）的单位。例如，Y轴应该是这样的：50K，100K，150K等

以下信息由下面的代码片段生成的情节：

plt.autoscale(enable=True, axis='both') 
plt.title("TTL Distribution") 
plt.xlabel('TTL Value') 
plt.ylabel('Number of Packets') 
y = graphy # data from a sqlite query 
x = graphx # data from a sqlite query 
width = 0.5 
plt.bar(x, y, width, align='center', linewidth=2, color='red', edgecolor='red') 
fig = plt.gcf() 
plt.show() 

我看到this后，我想我可以写我自己的格式化功能：

def y_fmt(x, y): 
    if max_y > 1000000: 
     val = int(y)/1000000 
     return '{:d} M'.format(val) 
    elif max_y > 1000: 
     val = int(y)/1000 
     return '{:d} k'.format(val) 
    else: 
     return y 

但是我错过了，有可供我使用的柱状图中没有plt.yaxis.set_major_formatter(tick.FuncFormatter(y_fmt))功能。

如何才能实现更好的Y轴格式？

[]

Answer 1

原则上re始终可以通过plt.gca().yaxis.set_xticklabels()设置自定义标签。

但是，我不确定为什么不应该有可能在这里使用matplotlib.ticker.FuncFormatter。 FuncFormatter专门用于根据ticklabel的位置和价值提供自定义标签。 matplotlib示例集合中实际上有一个nice example。

在这种情况下，我们可以根据需要使用FuncFormatter来提供单位前缀作为matplotlib图的轴上的后缀。为此，我们迭代1000的倍数并检查要格式化的值是否超过它。如果这个值是一个整数，那么我们可以用相应的单位符号作为后缀将其格式化为整数。另一方面，如果小数点后面有余数，我们检查需要多少个小数位来格式化这个数字。

下面是一个完整的例子：

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

def y_fmt(y, pos): 
    decades = [1e9, 1e6, 1e3, 1e0, 1e-3, 1e-6, 1e-9 ] 
    suffix = ["G", "M", "k", "" , "m" , "u", "n" ] 
    if y == 0: 
     return str(0) 
    for i, d in enumerate(decades): 
     if np.abs(y) >=d: 
      val = y/float(d) 
      signf = len(str(val).split(".")[1]) 
      if signf == 0: 
       return '{val:d} {suffix}'.format(val=int(val), suffix=suffix[i]) 
      else: 
       if signf == 1: 
        print val, signf 
        if str(val).split(".")[1] == "0": 
         return '{val:d} {suffix}'.format(val=int(round(val)), suffix=suffix[i]) 
       tx = "{"+"val:.{signf}f".format(signf = signf) +"} {suffix}" 
       return tx.format(val=val, suffix=suffix[i]) 

       #return y 
    return y 


fig, ax = plt.subplots(ncols=3, figsize=(10,5)) 

x = np.linspace(0,349,num=350) 
y = np.sinc((x-66.)/10.3)**2*1.5e6+np.sinc((x-164.)/8.7)**2*660000.+np.random.rand(len(x))*76000. 
width = 1 

ax[0].bar(x, y, width, align='center', linewidth=2, color='red', edgecolor='red') 
ax[0].yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(y_fmt)) 

ax[1].bar(x[::-1], y*(-0.8e-9), width, align='center', linewidth=2, color='orange', edgecolor='orange') 
ax[1].yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(y_fmt)) 

ax[2].fill_between(x, np.sin(x/100.)*1.7+100010, np.cos(x/100.)*1.7+100010, linewidth=2, color='#a80975', edgecolor='#a80975') 
ax[2].yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(y_fmt)) 

for axes in ax: 
    axes.set_title("TTL Distribution") 
    axes.set_xlabel('TTL Value') 
    axes.set_ylabel('Number of Packets') 
    axes.set_xlim([x[0], x[-1]+1]) 

plt.show() 

它提供了以下情节：

Answer 2

你是相当接近;关于FuncFormatter的一个（可能）令人困惑的事情是，第一个参数是刻度值，第二个是tick位置，这个位置（当名称为x,y时）可能会令y轴感到困惑。为了清楚起见，我在下面的例子中重新命名了它们。

功能应该在两个输入（刻度值x和位置pos），并返回一个字符串

（http://matplotlib.org/api/ticker_api.html#matplotlib.ticker.FuncFormatter）

工作实施例：

import numpy as np 
import matplotlib.pylab as pl 
import matplotlib.ticker as tick 

def y_fmt(tick_val, pos): 
    if tick_val > 1000000: 
     val = int(tick_val)/1000000 
     return '{:d} M'.format(val) 
    elif tick_val > 1000: 
     val = int(tick_val)/1000 
     return '{:d} k'.format(val) 
    else: 
     return tick_val 

x = np.arange(300) 
y = np.random.randint(0,2000000,x.size) 

width = 0.5 
pl.bar(x, y, width, align='center', linewidth=2, color='red', edgecolor='red') 
pl.xlim(0,300) 

ax = pl.gca() 
ax.yaxis.set_major_formatter(tick.FuncFormatter(y_fmt))