矩阵库中一个因子对地块规模的影响

Question

我正在用python创建一个情节。有办法用一个因子来调整轴的比例吗？yscale和xscale命令只允许我关闭日志规模。

编辑：

例如。如果我有一幅x标度从1nm到50 nm的曲线，x标度将从1x10^(-9)到50x10^(-9)，我希望它从1变到50。因此，我希望绘图函数将放置在图上的x值除以10^(-9)。

Answer 1

为什么不换个计量器呢？制作一个独立的x值数组X，其单位为nm.这样，当你绘制数据时，它已经是正确的格式了！只需确保添加了一个xlabel来指示单元(无论如何都应该这样做)。

from pylab import *

# Generate random test data in your range
N = 200
epsilon = 10**(-9.0)
X = epsilon*(50*random(N) + 1)
Y = random(N)

# X2 now has the "units" of nanometers by scaling X
X2 = (1/epsilon) * X

subplot(121)
scatter(X,Y)
xlim(epsilon,50*epsilon)
xlabel("meters")

subplot(122)
scatter(X2,Y)
xlim(1, 50)
xlabel("nanometers")

show()

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Answer 2

正如您注意到的，xscale和yscale不支持简单的线性重新调整(不幸的是)。作为钩子的答案的另一种选择，您可以这样欺骗标签，而不是扰乱数据：

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

一个完整的例子展示了x和y的缩放：

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：

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注意，如果您和我一样有text.usetex: true，您可能希望将标签放在$中，如：'${0:g}$'。

Answer 3

若要设置x轴的范围，可以使用set_xlim(left, right)、这是文件。

更新：

看起来你想要一个相同的情节，但只改变‘滴答值’，你可以通过得到滴答值，然后把它们更改成任何你想要的。为了满足你的需要，它会是这样的：

ticks = your_plot.get_xticks()*10**9
your_plot.set_xticklabels(ticks)