减少 Matplotlib 中的刻度和格式轴标签 - 缩放

Question

我有一组子图，但每当我尝试降低刻度密度甚至更改格式时，值似乎都会发生变化。

1. 'tick' 和它的值之间有区别吗？如果是这样，我如何将正确的值与刻度匹配？

这是一个正确的独立情节：France

这是我正在尝试的（已编辑）代码：

import matplotlib as mpl
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter

f, axarr = plt.subplots(5,6,figsize=(30,30))
for i in range(0,6):
    for j in range(0,5):
        # there are only 26 entries in ser
        if (4*i+j) < 26:
            x = pp_gdp.loc[pp_gdp.index == ser.index[4*i+j],:].round(1)
            y = ser.loc[ser.index == ser.index[4*i+j],:].round(1)
            axarr[j,i].scatter(x,y)
            axarr[j,i].set_title(ser.index[4*i+j])
             xt = axarr[j,i].get_xticks()
        #axarr[j,i].set_xscale('linear')
        axarr[j,i].set_xticks([axarr[j,i].get_xticks()[0],int(len(axarr[j,i].get_xticks())/2), axarr[j,i].get_xticks()[-1]])
        axarr[j,i].set_xticklabels([x.values.min(),sorted(x.values)[0][int(len(xt)/2)],x.values.max()])
        yt = axarr[j,i].get_yticks()
        #axarr[j,i].set_yscale('linear')
        axarr[j,i].set_yticks([axarr[j,i].get_yticks()[0],int(len(axarr[j,i].get_yticks())/2), axarr[j,i].get_yticks()[-1]])
        axarr[j,i].set_yticklabels([y.values.min(),sorted(y.values)[0][int(len(yt)/2)],y.values.max()]);

如果我注释掉所有刻度代码，即默认子图，我会得到以下结果： Default plot

如您所见，它过于密集而无法阅读。

当我尝试使用 nbins 时会发生以下情况：

axarr[j,i].locator_params(tight=True, axis='y', nbins=10)
axarr[j,i].locator_params(tight=True, axis='x', nbins=5)

France nbins wrong

同样，两个轴上的值都是错误的。

使用 get_xticks 和 set_xticks 就像在大代码示例中一样工作，但会破坏情节的直觉。此外，由于保持 0 的方式，刻度也完全错误。

非常线性的图保持线性，但斜率被夸大了。稍微复杂一点的图完全失去了形状，如下所示： China now wrong

右边的图表更难理解，只是因为音阶打得不好。

我的新人

谢谢， 罗伊

Answer 1

基于bgamari's answer to this question，我建议使用mpl.pyplot.locator_params(axis='x', nticks=4)。

Answer 2

我不知道为什么，但似乎从子图中的 2 个不同的数据帧中提取结果非常不愉快。

将一个数组附加到另​​一个数组，然后从中创建子图似乎可以解决我所有的问题：

pp_gdp_1 = pp_gdp.loc[pp_gdp.index.isin(ser.index), :]
pp_gdp_s = pp_gdp_1.append(ser)
f, axarr = plt.subplots(7,4,figsize=(30,30))
for i in range(0,4):
    for j in range(0,7):
        # there are only 26 entries in ser
        if (7*i+j) < 26:
            x = pp_gdp_s.iloc[7*i+j].round(1)
            y = pp_gdp_s.iloc[(7*i+j)+len(ser)].round(1)
            axarr[j,i].scatter(x,y)
            axarr[j,i].set_title(ser.index[7*i+j])
            axarr[j,i].xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(5))
            axarr[j,i].yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(5))

这产生了我一次绘制它们时会得到的结果： Grid of good plots