Bagaimana untuk Mencegah Plot Matplotlib daripada Menggunakan Notasi Eksponen untuk Nombor Paksi?

Barbara Streisand
Lepaskan: 2024-10-21 20:44:02
asal
273 orang telah melayarinya

How to Prevent Matplotlib Plots from Using Exponential Notation for Axis Numbers?

Menghalang Notasi Eksponen untuk Nombor dalam Plot Matplotlib

Apabila memvisualisasikan data menggunakan Matplotlib dalam Python, zum masuk pada nilai paksi-x mungkin menyebabkan mereka beralih daripada bentuk nombor standard kepada tatatanda eksponen. Untuk mengelakkan perkara ini dan mengekalkan penomboran lurus paksi, ikut langkah berikut:

  1. Lumpuhkan Notasi Saintifik:
    Gunakan kaedah set_scientific objek pemformat untuk melumpuhkan notasi saintifik untuk semua nombor pada paksi-x:
<code class="python">ax = plt.gca()
ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_scientific(False)</code>
Salin selepas log masuk
  1. Cegah Offset dalam Label Tanda:
    Secara lalai, Matplotlib menggunakan pemformat lalai (ScalerFormatter) yang menukar nilai kepada tatatanda saintifik apabila mengezum masuk. Untuk mengelakkan ini:
<code class="python">ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)</code>
Salin selepas log masuk
  1. Kawalan Global melalui rcParam:
    Untuk melumpuhkan notasi saintifik secara global untuk semua paksi dalam plot masa hadapan, ubah suai parameter axes.formatter.useoffset dalam tetapan rcParam:
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('axes', formatter.useoffset=False)</code>
Salin selepas log masuk

Pelarasan ini memastikan nombor yang diplot pada paksi-x mengekalkan bentuk standardnya, tanpa mengira tahap zum .

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mencegah Plot Matplotlib daripada Menggunakan Notasi Eksponen untuk Nombor Paksi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!