彩色原木图:去除10种标签的能力

Question

我已经四处看了一会儿，已经遇到了以下相关问题：Matplotlib: disable powers of ten in log plot

Prevent axes from being in scientific notation (powers of 10) using matplotlib in Python on semilogy plot

然而，这两个人都没能真正帮助我。我基本上是做了一个合理简单的散点图与相关的彩色地图，但我似乎无法摆脱的力量，10标签的y轴。这是我的代码和最终的情节。‘'teff'，'lum'，'col1’都是dtype('float64')的系列，我在一个单独的函数中定义了彩色地图'rvb‘。

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.scatter(teff,lum,s=10,c=col1, cmap=rvb)
plt.yscale('log')
plt.colorbar()
axes = plt.gca()
plt.gca().invert_xaxis()
plt.xlabel('Effective Temperature [K]')
plt.ylabel('Luminosity [L$_{\odot}$]')
plt.show()

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在类似的问题中，我尝试了以下几种不同的解决方案

from matplotlib.ticker import ScalarFormatter
ax.get_yaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)

然而，我只会犯错误。'LogFormatterSciNotation‘对象没有属性'set_useOffset’。

我也曾尝试用小插曲来解决这个问题，但后来我无法让彩色地图发挥作用。我希望有一个解决方案，使我的情节看起来几乎相同，只是10的权力改变为实际数字，如果可能的话，更有规律的间隔。

谢谢!

Answer 1

下面是一个使用axes对象的工作版本：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np

from matplotlib.ticker import ScalarFormatter

x = [i for i in range(10)]
y = [i for i in range(10)]
z =  [i for i in range(20,30)]

fig = plt.figure(figsize=(12,6))
ax = plt.gca()

my_cmap = cm.jet
scatter_plot = ax.scatter(x, y, s=30, cmap=my_cmap, c=z)

m = cm.ScalarMappable(cmap=my_cmap)
m.set_array(np.array(z))
plt.colorbar(m)

ax.set_yscale('log')
ax.set_xlabel('Effective Temperature [K]')
ax.set_ylabel('Luminosity [L$_{\odot}$]')
ax.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())

plt.show()

您在处理格式化程序时有了正确的想法:当您将y轴设置为logscale时，格式化程序被切换到LogFormatter，所以我切换回了ScalarFormatter。

至于颜色条，我将它传递给ax.scatter调用，然后使用以下命令：

m.set_array(np.array(z))
plt.colorbar(m)

通过这种方式，我在z数组和颜色之间创建了一个映射:第一个值将对应于底部的颜色，等等。我把这个和z列一起传递给颜色条，就这样。您可以在这里找到更多信息：api.html。

只有一件事:文档说颜色的范围(所以这里是z )通常需要在[0,1]中。在这里，它可以工作，但您可能想要正常化，以防万一。

编辑：正如@ImportanceOfBeingErnest指出的那样，散点图也是标量映射的，所以您也可以使用以下内容：

scatter_plot.set_array(np.array(z))
plt.colorbar(scatter_plot)

Answer 2

快速解决方案:您可以使用plt.yticks()获取滴答和标签，然后用空字符串替换标签。尝试添加以下行：

locs, labels = plt.yticks()
plt.yticks(locs, ['' for label in labels])

或者，更改字体颜色：

plt.tick_params(axis='y', labelcolor='white')