Matplotlib 极坐标绘图：以度数显示极坐标刻度，以十进制格式显示答案

【问题标题】：Matplotlib polar plotting: displaying polar tickmarks in degrees, with decimal formatMatplotlib 极坐标绘图：以度数显示极坐标刻度，以十进制格式显示
【发布时间】：2019-07-07 22:12:29
【问题描述】：

我正在尝试按照 指定格式（即，带两位小数的浮点数）在 Matplotlib 中以度标记极坐标扇区图上的刻度，但是这样做这两个都没有明确支持。

我可以将刻度标记为具有指定小数位的度数或，但不能同时使用两者。请注意，Matplotlib 默认以度为单位标记：

但在我使用ax.xaxis.set_major_formatter() 将格式应用于刻度标记后，会显示弧度：

如何在指定十进制格式的同时强制执行度数格式？

注意：将刻度转换为度数（例如，numpy.rad2deg）不起作用，因为 ax.set_xticks() 仅将参数解释为弧度（然而，Matplotlib 默认将它们显示为度数...）

示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter

minTheta = 0.42; maxTheta = 0.55

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

#create four tick labels (in radians) dynamically based on the theta range
ticks = np.linspace(minTheta, maxTheta, 4)

ax.set_xticks(ticks)

#disable or enable the following line to change the tick display format*************
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f'))

#Adjust the sector window: you must call these AFTER setting the ticks, since setting the ticks
#actually adjusts the theta range window. This must be in degrees.
ax.set_thetamin(np.rad2deg(minTheta))
ax.set_thetamax(np.rad2deg(maxTheta))

【问题讨论】：

标签： python matplotlib plot axis-labels polar-coordinates

【解决方案1】：

极坐标图的内部单位是弧度。因此，刻度的位置以弧度给出，这些是您需要格式化的数字。您可以使用FuncFormatter 这样做。

rad2fmt = lambda x,pos : f"{np.rad2deg(x):.2f}°"
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(rad2fmt))

完整示例如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

minTheta = 0.42; maxTheta = 0.55

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

#create four tick labels (in radians) dynamically based on the theta range
ticks = np.linspace(minTheta, maxTheta, 4)
ax.set_xticks(ticks)

#disable or enable the following line to change the tick display format*
rad2fmt = lambda x,pos : f"{np.rad2deg(x):.2f}°"
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(rad2fmt))

#Adjust the sector window: you must call these AFTER setting the ticks, since setting the ticks
#actually adjusts the theta range window. And it must be in degrees.
ax.set_thetamin(np.rad2deg(minTheta))
ax.set_thetamax(np.rad2deg(maxTheta))

plt.show()

【讨论】：

这正是我想要做的。谢谢你的解释和例子！既然你精通 MPL——你知道为什么四个所需的刻度中只有三个显示在示例楔形上吗？
缺失的勾号是一个舍入问题。您可以改用minTheta = 0.42001 或minTheta = 0.41999。

【解决方案2】：

或者，您可以使用PercentFormatter。这里xmax 是对应于 100% 的值。根据您转换为百分比的方式，100% 对应的弧度值为np.pi*100/180。

我通过注释 # 突出显示添加的三行代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter # <---


minTheta = 0.42; maxTheta = 0.55

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

ticks = np.linspace(minTheta, maxTheta, 4)
ax.set_xticks(ticks)

ax.set_thetamin(np.rad2deg(minTheta))
ax.set_thetamax(np.rad2deg(maxTheta))

xmax = np.pi*100/180 # <---
ax.xaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(xmax, decimals=2)) # <---

【讨论】：