matplotlib条形图中如何开启科学计数法?
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【中文标题】matplotlib条形图中如何开启科学计数法?【英文标题】:How to turn on scientific notation in matplotilb bar chart? 【发布时间】:2019-11-21 07:01:46 【问题描述】:我试图在这个图中打开科学记数法,这样 y 轴上的数字就不会占用太多空间。
目前我的代码是:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import pandas as pd
mpl.rcParams.update('font.size':15)
mpl.rcParams.update('legend.columnspacing':0.5)
energy_cm = 1550835.86856494
energy_fm = 1456129.29966378
energy_cm_trad = 1393026.50949191
energy_fm_trad = 1314814.95236864
energy_cm_hw = 1200000
energy_fm_hw = 1100000
data_energy = 'Algorithm' : ['Algorithm 1', 'Algorithm 2'],
'SW' : [energy_cm, energy_fm],
'HW' : [energy_cm_hw, energy_fm_hw],
'Trad' : [energy_cm_trad, energy_fm_trad]
df_energy = pd.DataFrame(data_energy)
width = 0.7
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = plt.axes()
df_energy[['Algorithm', 'SW', 'Trad', 'HW']].set_index('Algorithm').plot(kind='bar', legend=True, width=width, rot=0, ax=ax, color=('sandybrown','rosybrown', 'goldenrod','indianred','tomato','r'))
ax.set_ylabel('Energy in nJ')
ax.ticklabel_format(style='sci', axis='y')
# ax.yaxis.set_major_formatter(scientific_formatter)
# ax.ticklabel_format(useOffset=True, axis='y')
fig.tight_layout()
plt.show()
这是对应的情节:
基本上我的问题是opposite of this one。
我有同样的错误信息并通过更改解决了它
ax.ticklabel_format(style='sci')
到
ax.ticklabel_format(style='sci', axis='y')
我尝试使用FuncFormatter
生成自定义科学记数法,但我不喜欢结果,因为轴上的每个刻度都标有指数
而不是将指数/偏移量简单地标记在轴的顶部,如下图(来自互联网)
如何让我的绘图使用来自matplotlib
的默认科学记数法?
【问题讨论】:
【参考方案1】:你可以在plt.show()
前面加上这3行:
mf = mpl.ticker.ScalarFormatter(useMathText=True)
mf.set_powerlimits((-2,2))
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(mf)
还要检查这个link 以获得set_powerlimits()
【讨论】:
【参考方案2】:您需要使用scilimits
参数来设置应使用偏移量的限制。
ax.ticklabel_format(style='sci', axis='y', useOffset=True, scilimits=(0,0))
【讨论】:
以上是关于matplotlib条形图中如何开启科学计数法?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
matplotlib colorbar:需要在bar顶部使用指数强制科学记数法
来自 Pandas 数据框的 Matplotlib 中堆积条形图中的标签问题
如何在 matplotlib 条形图中用希腊符号替换主轴和次轴的图例标签?