如何在长度不同的轴上添加恒定间距的刻度？[Python]

Question

为了简化我的问题(不完全是这样，但我更喜欢简单的答案而不是简单的问题)：

我有几张描绘矩形区域的2D地图。我想在地图上添加轴和刻度来显示地图上的距离(使用matplotlib，因为有旧代码)，但问题是区域的大小不同。我想在轴上加上漂亮、清晰的刻度，但地图的宽度和高度可以是任何东西……

为了解释我的意思:假设我有一个区域的地图，它的大小是4.37公里* 6.42公里。我希望在0，1，2，3和4 km:s上有x轴刻度，在0，1，2，3，4，5和6 km:s上有y轴刻度。但是，图像和轴到达的距离比4 km和6 km要远一点，因为该区域大于4 km *6 km。

刻度之间的间距可以是恒定的，1千米。然而，地图的大小差别很大(假设在5-15千米之间)，并且它们是浮点值。我当前的脚本知道区域的大小，并且可以将图像缩放到正确的高/宽比例，但是如何告诉它将刻度放在哪里？

这个问题可能已经有了解决方案，但由于我找不到合适的搜索词来解决我的问题，我不得不在这里问它……

Answer 1

只需将刻度定位器设置为使用matplotlib.ticker.MultipleLocator(x)，其中x是您想要的间距(例如，上面示例中的1.0 )。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

x = np.arange(20)
y = x * 0.1

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.0))
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.0))

# Forcing the plot to be labeled with "plain" integers instead of scientific notation
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%i'))

plt.show()

这样做的好处是，无论我们如何缩放或与绘图交互，它都会被标记为相隔1个单位的刻度。

​

Answer 2

这将给出x轴上当前轴限制内的所有整数值的刻度：

from matplotlib import pylab as plt
import math

# get values for the axis limits (unless you already have them)
xmin,xmax = plt.xlim()

# get the outermost integer values using floor and ceiling 
# (I need to convert them to int to avoid a DeprecationWarning),
# then get all the integer values between them using range
new_xticks = range(int(math.ceil(xmin)),int(math.floor(xmax)+1))
plt.xticks(new_xticks,new_xticks)
# passing the same argment twice here because the first gives the tick locations
# and the second gives the tick labels, which should just be the numbers

对y轴重复此操作。

出于好奇心:默认情况下，你会得到什么类型的tick？

Answer 3

好吧，我试过你的版本，但不幸的是我不能让它们工作，因为有一些缩放和PDF定位的东西让我(和你的代码建议)非常困惑。但是通过测试，我又学到了很多python，谢谢！

我最终设法找到了一个不是很精确但能满足我需求的解决方案。这就是我是如何做到的。

在我的版本中，一公里除以一个适当的整数常量，名为STEP_PART。STEP_PART越大，轴值就越精确(如果太大，轴就会变得混乱，难以读取)。例如，如果STEP_PART为5，则精度为1 km /5= 200 m，刻度线放在每200 m处。

STEP_PART = 5             # In the start of the program.

height = 6.42             # These are actually given elsewhere,
width = 4.37              # but just as example...

vHeight = range(0, int(STEP_PART*height), 1)  # Make tick vectors, now in format
                                              # 0, 1, 2... instead of 0, 0.2...
vWidth = range(0, int(STEP_PART*width), 1)    # Should be divided by STEP_PART 
                                              # later to get right values.

为了避免制作太多的轴标签(0，1，2...足够了，0，0.2，0.4...太多了)，我们用字符串"“替换非整数的Km值。同时，我们将整数Km值除以STEP_PART以获得正确的值。

for j in range(len(vHeight)):
    if (j % STEP_PART != 0):
        vHeight[j] = ""
    else:
        vHeight[j] = int(vHeight[j]/STEP_PART)

for i in range(len(vWidth)):
    if (i % STEP_PART != 0):
        vWidth[i] = ""
    else:
        vWidth[i] = int(vWidth[i]/STEP_PART)

稍后，在创建图形和轴之后，刻度将以这种方式放置(以x轴为例)。这里，x是图片的实际宽度，是用shape()命令得到的(我不太明白是怎么……在我正在修改的代码中有相当多的缩放和东西)。

xt = np.linspace(0,x-1,len(vWidth)+1) # For locating those ticks on the same distances.
locs, labels = mpl.xticks(xt, vWidth, fontsize=9) 

对y轴重复此步骤。结果是一个图表，其中是每200米的刻度，但整数Km值的数据标签。不管怎样，这些轴的精度是200米，这不是很精确，但对我来说已经足够了。如果我知道如何增加整数刻度的大小，这个脚本会更好…