python画图如何将坐标轴数字格式化

使用Python绘图时格式化坐标轴数字可以通过几种不同的方式实现：使用matplotlib.ticker模块、设置刻度格式、利用字符串格式化方法。 这可以提升图表的可读性，特别是在展示科学数据或者金融数据时。下面将详细介绍如何使用这些方法，并举例说明如何应用它们。

一、使用`matplotlib.ticker`模块

matplotlib库是Python中最常用的绘图库之一，matplotlib.ticker模块提供了多种格式化坐标轴刻度的方法。

1、基本介绍

matplotlib.ticker模块包含了多种格式化器，如FormatStrFormatter、FuncFormatter、ScalarFormatter等。通过这些格式化器，可以灵活地控制坐标轴上刻度的显示格式。

2、使用`FormatStrFormatter`

FormatStrFormatter使用字符串格式化方法来设置刻度标签的格式。它可以用来设置浮点数的小数位数、科学计数法等。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker
生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
创建图形
fig, ax = plt.subplots()
绘制数据
ax.plot(x, y)
使用FormatStrFormatter设置x轴刻度格式
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%.2f'))
plt.show()

在上面的例子中，FormatStrFormatter('%.2f')将x轴上的刻度格式化为保留两位小数的浮点数。

3、使用`FuncFormatter`

FuncFormatter允许用户自定义格式化函数，以更灵活地控制刻度标签的显示。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker
生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
创建图形
fig, ax = plt.subplots()
绘制数据
ax.plot(x, y)
定义自定义格式化函数
def custom_format(x, pos):
    return f'{x:.1f} cm'
使用FuncFormatter设置y轴刻度格式
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(custom_format))
plt.show()

在这个例子中，自定义的格式化函数将y轴上的刻度格式化为保留一位小数并添加单位“cm”的形式。

二、使用`matplotlib`的字符串格式化方法

除了使用matplotlib.ticker模块，还可以直接利用字符串格式化方法来设置坐标轴刻度的显示格式。

1、基本介绍

Python的字符串格式化方法包括%格式化、str.format()方法和f-strings（Python 3.6及以上版本）。

2、使用`%`格式化

%格式化是一种老的字符串格式化方法，但在某些情况下仍然很方便。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
创建图形
fig, ax = plt.subplots()
绘制数据
ax.plot(x, y)
设置x轴刻度格式
ax.set_xticks([0, 2.5, 5, 7.5, 10])
ax.set_xticklabels(['%.1f' % i for i in [0, 2.5, 5, 7.5, 10]])
plt.show()

在这个例子中，%.1f将x轴上的刻度格式化为保留一位小数的浮点数。

3、使用`str.format()`

str.format()方法提供了更强大的格式化功能，可以处理复杂的格式化需求。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
创建图形
fig, ax = plt.subplots()
绘制数据
ax.plot(x, y)
设置x轴刻度格式
ax.set_xticks([0, 2.5, 5, 7.5, 10])
ax.set_xticklabels(['{:.1f}'.format(i) for i in [0, 2.5, 5, 7.5, 10]])
plt.show()

在这个例子中，{:.1f}将x轴上的刻度格式化为保留一位小数的浮点数。

4、使用f-strings

f-strings是Python 3.6引入的一种新的字符串格式化方法，语法更加简洁。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
创建图形
fig, ax = plt.subplots()
绘制数据
ax.plot(x, y)
设置x轴刻度格式
ax.set_xticks([0, 2.5, 5, 7.5, 10])
ax.set_xticklabels([f'{i:.1f}' for i in [0, 2.5, 5, 7.5, 10]])
plt.show()

在这个例子中，f'{i:.1f}'将x轴上的刻度格式化为保留一位小数的浮点数。

三、使用`matplotlib`的`ScalarFormatter`

ScalarFormatter是matplotlib中默认的刻度格式化器，通常用于科学计数法和小数点格式的自动调整。

1、基本介绍

ScalarFormatter可以根据数据的范围自动调整刻度标签的格式，非常适合用于显示科学数据。

2、使用示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker
生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) * 1e6
创建图形
fig, ax = plt.subplots()
绘制数据
ax.plot(x, y)
使用ScalarFormatter设置y轴刻度格式
formatter = ticker.ScalarFormatter(useMathText=True)
formatter.set_scientific(True)
formatter.set_powerlimits((-1, 1))
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.show()

在这个例子中，ScalarFormatter将y轴上的刻度格式化为科学计数法，并使用数学文本格式。

四、综合应用

在实际应用中，可能需要综合使用多种格式化方法，以满足特定的需求。下面是一个综合应用的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker
生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) * 1e6
创建图形
fig, ax = plt.subplots()
绘制数据
ax.plot(x, y)
使用ScalarFormatter设置y轴刻度格式
formatter = ticker.ScalarFormatter(useMathText=True)
formatter.set_scientific(True)
formatter.set_powerlimits((-1, 1))
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)
使用FuncFormatter设置x轴刻度格式
def custom_format(x, pos):
    return f'{x:.1f} units'
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(custom_format))
plt.show()