在 Matplotlib 中更改网格间隔并指定刻度标签

Question

我正在尝试在网格图中绘制计数，但我无法弄清楚如何去做。

我想要：

1. 以 5 为间隔的点状网格；

2. 每 20 个主要刻度标签；

3. 刻度线位于绘图之外；和

4. 在这些网格中进行“计数”。

我已经检查了潜在的重复项，例如 here 和 here，但无法弄清楚。

这是我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

for key, value in sorted(data.items()):
    x = value[0][2]
    y = value[0][3]
    count = value[0][4]

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)

    ax.annotate(count, xy = (x, y), size = 5)
    # overwrites and I only get the last data point

    plt.close()
    # Without this, I get a "fail to allocate bitmap" error.

plt.suptitle('Number of counts', fontsize = 12)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
plt.axes().set_aspect('equal')

plt.axis([0, 1000, 0, 1000])
# This gives an interval of 200.

majorLocator   = MultipleLocator(20)
majorFormatter = FormatStrFormatter('%d')
minorLocator   = MultipleLocator(5)
# I want the minor grid to be 5 and the major grid to be 20.
plt.grid()

filename = 'C:\Users\Owl\Desktop\Plot.png'
plt.savefig(filename, dpi = 150)
plt.close()

这就是我得到的。

我也遇到了数据点被覆盖的问题。

有人可以帮我解决这个问题吗？

Answer 1

MaxNoe's answer 的微妙替代方案，您无需显式设置节拍而是设置节奏。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import (AutoMinorLocator, MultipleLocator)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))

# Set axis ranges; by default this will put major ticks every 25.
ax.set_xlim(0, 200)
ax.set_ylim(0, 200)

# Change major ticks to show every 20.
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))

# Change minor ticks to show every 5. (20/4 = 5)
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4))
ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4))

# Turn grid on for both major and minor ticks and style minor slightly
# differently.
ax.grid(which='major', color='#CCCCCC', linestyle='--')
ax.grid(which='minor', color='#CCCCCC', linestyle=':')

Answer 2

您的代码中有几个问题。

首先是大的：

1. 您正在循环的每次迭代中创建一个新图形和一个新轴 → 将fig = plt.figure 和ax = fig.add_subplot(1,1,1) 放在循环之外。

2. 不要使用定位器。使用正确的关键字调用函数ax.set_xticks() 和ax.grid()。

3. 使用plt.axes()，您将再次创建新轴。使用ax.set_aspect('equal')。

小事： 您不应将 plt.axis() 等类似 MATLAB 的语法与目标语法混合使用。 使用ax.set_xlim(a,b) 和ax.set_ylim(a,b)

这应该是一个工作最小的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# Major ticks every 20, minor ticks every 5
major_ticks = np.arange(0, 101, 20)
minor_ticks = np.arange(0, 101, 5)

ax.set_xticks(major_ticks)
ax.set_xticks(minor_ticks, minor=True)
ax.set_yticks(major_ticks)
ax.set_yticks(minor_ticks, minor=True)

# And a corresponding grid
ax.grid(which='both')

# Or if you want different settings for the grids:
ax.grid(which='minor', alpha=0.2)
ax.grid(which='major', alpha=0.5)

plt.show()

输出是这样的：