Python Numpy 2D绘图集自动标度的y-tics总数

Question

我想在二维图中限制y轴上的抽动的总数。在提供的示例图像中，您可以看到F_X图有6个总抽提点(0,0.2,0.4,0.6,0.8,1)，而F_Y图有8。是否有一种方法可以自动地拥有轴标度，但确定全部抽动的数量，因为在我的例子中，大于6tics的图看起来太忙了吗？

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Answer 1

ax.locator_params(axis='y', nbins=num)是最容易做到这一点的方法。

nbins将设置每个轴的最大回收箱数(即滴答之间的空格)。“偶数”仍将被选中，但这个值控制着轴上滴答的密度。一个新的轴的默认值是9(换句话说，最多10个滴答/滴答标签)。

例如，让我们设置一些默认情况下看起来相当繁忙的东西：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(1977)

# Generate some data with different ranges
x = np.linspace(0, 8.8, 1000)
ydata = np.random.normal(0, 1, (4, x.size)).cumsum(axis=1)
ydata *= np.array([1e-3, 1e3, 10, 1e-2])[:,None]

fig, axes = plt.subplots(nrows=4)
for y, ax in zip(ydata, axes):
    ax.plot(x, y, color='salmon')
plt.show()

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喂！！不怎么好!让我们看看能否做得更好：

fig, axes = plt.subplots(nrows=4)
for y, ax in zip(ydata, axes):
    ax.plot(x, y, color='salmon')
    ax.locator_params(axis='y', nbins=5)
plt.show()

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到了那里，但还是有点忙。我们可以进一步降低nbins，但我们很快就会没有滴答声。相反，我喜欢使用的一个技巧是“修剪”轴上的第一个和最后一个滴答。这也可以由locator_params控制。

fig, axes = plt.subplots(nrows=4)
for y, ax in zip(ydata, axes):
    ax.plot(x, y, color='salmon')
    ax.locator_params(axis='y', nbins=5, prune='both')
plt.show()

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这种“剪枝”如果与共享的x轴相结合，在你正在制作的地块类型的情况下会更加有效。这篇文章的主要效果是关闭一些x-滴答标签。然而，这也将连接所有轴的交互缩放和摇摄，从而共享x范围：

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, sharex=True)
for y, ax in zip(ydata, axes):
    ax.plot(x, y, color='salmon')
    ax.locator_params(axis='y', nbins=5, prune='both')
plt.show()

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现在我们可以把东西移近一点：

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, sharex=True)
for y, ax in zip(ydata, axes):
    ax.plot(x, y, color='salmon')
    ax.locator_params(axis='y', nbins=5, prune='both')

fig.subplots_adjust(hspace=0)
plt.show()

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最后，在这种特殊情况下，您还可以考虑使用ax.margins(...)在y方向添加一些填充，并在x方向强制“紧密”缩放数据范围。

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, sharex=True)
for y, ax in zip(ydata, axes):
    ax.plot(x, y, color='salmon')
    ax.margins(x=0, y=0.05)
    ax.locator_params(axis='y', nbins=5, prune='both')

fig.subplots_adjust(hspace=0)
plt.show()

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