用对数刻度设置刻度值

Question

看起来在对数刻度下 set_xticks 不起作用：

from matplotlib import pyplot as plt
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])
ax1.set_xscale('log')
ax1.set_xticks([20, 200, 500])
plt.show()

可能吗？

- Ruggero Turra

Answer 1

import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])
ax1.set_xscale('log')
ax1.set_xticks([20, 200, 500])
ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())

或者

ax1.get_xaxis().get_major_formatter().labelOnlyBase = False
plt.show()

- tacaswell

---

你好，能否添加一些解释以及这个结果的情节描述？ - Joel

第二个选项将保留对数符号，即20将变成10^1.3。 - grasshopper

指数记法 3x10^1 等仍然存在！我该如何删除它？ - Srivatsan

您可能还需要关闭次要格式化程序。 - tacaswell

@tacaswell 第二个正是我需要的，但它不起作用。我使用了 set_xticks 来指定我需要的内容，但只显示了符合基本规范的内容，即使其他内容成为“主要”刻度线。 - physkets

Answer 2

我将添加几个图，并展示如何移除次要刻度：

原帖：

from matplotlib import pyplot as plt

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])
ax1.set_xscale('log')
ax1.set_xticks([20, 300, 500])
plt.show()

如tcaswell所指出的那样，要添加特定的刻度值，您可以使用matplotlib.ticker.ScalarFormatter：

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.ticker

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])
ax1.set_xscale('log')
ax1.set_xticks([20, 300, 500])
ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())
plt.show()

要去除次刻度线，您可以使用matplotlib.rcParams['xtick.minor.size']：

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.ticker

matplotlib.rcParams['xtick.minor.size'] = 0
matplotlib.rcParams['xtick.minor.width'] = 0

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])
ax1.set_xscale('log')
ax1.set_xticks([20, 300, 500])
ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())

plt.show()

你可以使用 ax1.get_xaxis().set_tick_params 来替代，它具有相同的效果（但仅修改当前轴，不像matplotlib.rcParams那样影响所有未来的图形）:

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.ticker

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])
ax1.set_xscale('log')
ax1.set_xticks([20, 300, 500])
ax1.get_xaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())

ax1.get_xaxis().set_tick_params(which='minor', size=0)
ax1.get_xaxis().set_tick_params(which='minor', width=0) 

plt.show()

- Franck Dernoncourt

---

指数符号 3x10^1 等仍然存在！我该如何去除它？ - Srivatsan

@Srivatsan，请看我的回答，了解如何删除指数符号。 - PyariBilli

Answer 3

from matplotlib.ticker import ScalarFormatter, NullFormatter
for axis in [ax.xaxis]:
    axis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
    axis.set_minor_formatter(NullFormatter())

这将取消指数表示法

- PyariBilli

Answer 4

最好使用np.geomspace作为xticks。

ax = sns.histplot(arr, log_scale=True)
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())
ax.set_xticks( np.geomspace(1, 1500 ,15).round() )

- Mithril

Answer 5

要制作一个x轴为对数刻度的半对数图，有两个选项：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
ax.set_xscale('log')

或者

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.semilogx(x,y)

如果您不需要设置xticks，则这两个都可以。

如果您需要设置xticks，则第二个更好。

同样，

ax.loglog(x,y)

比

更好。

ax.plot(x,y)
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')

当必须设置刻度时；

ax.semilogy(x,y)

比

更好。

ax.plot(x,y)
ax.set_yscale('log')

当需要设置刻度时。

- Guan-Fu Liu

Answer 6

from matplotlib import pyplot as plt

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot([10, 100, 1000], [1,2,3])
ax1.set_xscale('log')
ax1.set_xticks([20, 200, 500])
plt.xscale("log")       # <<< !
plt.show()

- JeeyCi