Pyplot：在x轴上使用百分比

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pyplot：在x轴上使用百分比

【英文标题】：Pyplot: using percentage on x axis

【发布时间】：2014-12-05 07:47:24

【问题描述】：

我有一个基于简单数字列表的折线图。默认情况下，x 轴只是绘制的每个值的增量 1。我想成为一个百分比，但不知道如何。因此，x 轴不是从 0 到 5，而是从 0% 到 100%（但保持合理间隔的刻度线。下面的代码。谢谢！

from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid.axislines import Subplot

data=[8,12,15,17,18,18.5]
fig=plt.figure(1,(7,4))
ax=Subplot(fig,111)
fig.add_subplot(ax)
plt.plot(data)

【参考方案1】：

下面的代码将为您提供一个基于百分比的简化 x 轴，它假定您的每个值都是 0% 到 100% 之间的空格。

它创建了一个perc 数组，其中包含可用于绘图的均匀分布的百分比。然后它会调整 x 轴的格式，使其包含一个使用 matplotlib.ticker.FormatStrFormatter 的百分号。不幸的是，这使用了旧样式的字符串格式，而不是新样式，旧样式文档可以在 here 找到。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as mtick

data = [8,12,15,17,18,18.5]
perc = np.linspace(0,100,len(data))

fig = plt.figure(1, (7,4))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.plot(perc, data)

fmt = '%.0f%%' # Format you want the ticks, e.g. '40%'
xticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)
ax.xaxis.set_major_formatter(xticks)

plt.show()

【讨论】：

旧的格式没有错。它仍然是两者中更具互操作性的（例如，参见日志模块）。

如果原始值已经像 0.5 会是什么格式？我想把这个变成 50%。

另一种可能的解决方案是使用mtick.FuncFormatter(":.0%".format)，它使用了我认为更具可读性和灵活性的新型格式字符串。

【参考方案2】：

这晚了几个月，但我用 matplotlib 创建了PR#6251 以添加一个新的PercentFormatter 类。使用该类，您可以执行以下操作来设置轴：

import matplotlib.ticker as mtick

# Actual plotting code omitted

ax.xaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter(5.0))

这将在 0% 到 100% 的范围内显示 0 到 5 的值。格式化程序在概念上与@Ffisegydd 建议的做法相似，只是它可以考虑任意现有的刻度。

PercentFormatter() 接受三个参数，max、decimals 和 symbol。 max 允许您设置对应于轴上 100% 的值（在您的示例中，5）。

另外两个参数可以设置小数点后的位数和符号。它们分别默认为None 和'%'。 decimals=None 将根据您显示的轴数自动设置小数位数。

请注意，如果您刚刚绘制数据，此格式化程序将使用通常会生成的任何刻度。除了输出到刻度线的字符串之外，它不会修改任何内容。

更新

PercentFormatter 在 2.1.0 版中被 Matplotlib 接受。

【参考方案3】：

今天已经很晚了，但我写了这个并认为它可能有用：

def transformColToPercents(x, rnd, navalue):
    
    # Returns a pandas series that can be put in a new dataframe column, where all values are scaled from 0-100%
    # rnd = round(x)
    # navalue = Nan== this
    
    hv = x.max(axis=0)
    lv = x.min(axis=0)
    
    pp = pd.Series(((x-lv)*100)/(hv-lv)).round(rnd)                        
    
    return pp.fillna(navalue)  


df['new column'] = transformColToPercents(df['a'], 2, 0)

【讨论】：

将近 7 年前只是有点晚了。xD