首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在matplotlib中使用科学记数法时定位刻度标签的指数

是通过设置刻度格式化器来实现的。刻度格式化器是一个函数,用于将刻度值转换为字符串形式的标签。

在使用科学记数法时,可以使用ScalarFormatter类来设置刻度格式化器。具体步骤如下:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter
  1. 创建一个图形对象和一个坐标轴对象:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()
  1. 设置刻度格式化器为科学记数法:
代码语言:txt
复制
formatter = ScalarFormatter(useMathText=True)
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)

其中,useMathText=True表示使用科学记数法。

  1. 绘制图形并显示:
代码语言:txt
复制
plt.plot(x, y)
plt.show()

这样,刻度标签的指数部分就会以科学记数法的形式显示在图形中。

对于定位刻度标签的指数,可以使用set_powerlimits方法来设置指数的显示范围。例如,如果想要将指数限制在[-3, 3]之间,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
formatter.set_powerlimits((-3, 3))

这样,指数部分超出范围的刻度标签将以科学记数法的形式显示。

关于matplotlib的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的数据可视化产品DataV

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

MatLab函数ylabel、ylim、yticks、yticklabels、ytickformat

e 指数记数法,精度值(precision)指示小数位数 g 精简版 e 或 f,不带尾随零,精度值(precision)指示最大小数位数 预定义格式 说明 等效 ‘usd’ 美元(若标签使用科学计数法...,则此将指数设为 0 ) $%,.2f ‘eur’ 欧元(若标签使用科学计数法,则此将指数设为 0 ) \x20AC%,.2f ‘gbp’ 英镑(若标签使用科学计数法,则此将指数设为 0 ) \x00A3%...,.2f ‘jpy’ 日元(若标签使用科学计数法,则此将指数设为 0 ) \x00A5%,d ‘degress’ 值后显示度符号 %g\x00B0 ‘percentage’ 值后显示百分号 %g%%...使用一位数或两位数) dd 一月第几天(使用两位数) D 一年第几天(使用一位、两位或三位数) DD 一年第几天(使用两位数) DDD 一年第几天(使用三位数) e 一周星期几(使用一位数...s 秒(使用一位或两位数) ss 秒(使用两位数) S, SS, ···, SSSSSSSSS 小数秒(S 个数指定位数,最多 9 位) 时区偏移量格式如下: 字母标识符 说明 z 时区偏移量缩写名称

2.6K10

1.基础知识(3) --Matlab绘制特殊图形

此外,还要更改沿 x 轴每个刻度值关联标签。并用一个字符向量元胞数组来指定刻度标签。要在标签包含特殊字符或希腊字母,可使用 TeX 标记,例如用 \pi 表示 π 符号。...例如,使用 '%.1f' x 轴刻度标签显示一个十进制值。使用 '\xA3%.2f' 将 y 轴刻度标签显示为英镑。选项 \xA3 表示英镑符号 Unicode 字符。...Scale: 'linear' Exponent: 0 TickValues: [0 5 10 15] TickLabelFormat: '%.1f' 1.5、使用标尺对象控制指数标签值...默认情况下,y 轴刻度标签使用指数记数法指数值为 4,底数为 10)。将指数值更改为 2。设置与 y 轴关联标尺对象 Exponent 属性。...*sin(20*x); plot(x,y) ax = gca; ax.YAxis.Exponent = 2; 将指数值更改为 0,使刻度标签使用指数记数法

3.4K30

数据科学 IPython 笔记本 8.13 自定义刻度

Matplotlib 默认刻度定位器和格式化程序,许多常见情况下通常都足够了,但对于每个绘图都不是最佳选择。本节将提供几个刻度位置和格式示例,它们调整你感兴趣特定绘图类型。...并从y轴删除了刻度线(以及标签)。...请注意,我们已经使用Matplotlib LaTeX 支持,通过将字符串括美元符号来指定。 这对于显示数学符号和公式非常方便:在这种情况下,\pi显示为希腊字符π。...plt.FuncFormatter()提供绘图刻度外观极细粒度控制,并且准备绘图用于演示或发布非常方便。 格式化器和定位总结 我们已经提到了一些可用格式化器和定位器。...从一列标签设置字符串FixedFormatter手动为标签设置字符串FuncFormatter使用用户定义函数设置标签FormatStrFormatter对每个值使用格式化字符串ScalarFormatter

4.3K20

python绘图与数据可视化(二)

Matplotlib subplot()函数用法详解 使用 Matplotlib 绘图,我们大多数情况下,需要将一张画布划分为若干个子区域,之后,我们就可以在这些区域上绘制不用图形。...Matplotlib坐标轴格式 一个函数图像,有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系,这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。...Matplotlib刻度刻度标签 刻度指的是轴上数据点标记,Matplotlib 能够自动 x 、y 轴上绘制出刻度。...这一功能实现得益于 Matplotlib 内置刻度定位器和格式化器(两个内建类)。...大多数情况下,这两个内建类完全能够满足我们绘图需求,但是某些情况下,刻度标签刻度也需要满足特定要求,比如将刻度设置为“英文数字形式”或者“大写阿拉伯数字”,此时就需要对它们重新设置。

13810

万字长文盘点pythonMatplotlib使用 | 【推荐收藏】

超级细心读者可能会发现,上面所有的图都看不到坐标轴和刻度啊,是的,我是故意这样做深度研究坐标系和子图,剔除不必要信息,用是以下代码 (将刻度设为空集 []): plt.xticks([]...画一幅标准普尔 500 指数 2007-2010 走势图。 小菜一碟,用 Pandas 读取数据存成 DataFrame,再用 Matplotlib plt.plot() 画图。 ? ?...由其定义可知,S&P500 指数,VIX 跌,而 S&P500 指数暴跌,VIX 暴涨。...这里面用是 plt 没用 ax,没有特殊原因,本例两者可以随意使用,但两者使用「.methods」时有个小细节不知道大家注意到没有, plt.xlim plt.ylim plt.xticks ax.set_xlim...到此,我突然决定不写交互式 Bokeh 了,因为使用 Matplotlib 和 PyEcharts 已经足够。

2.9K21

数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(一)

隐藏刻度标签 增减刻度数量 自定义刻度 格式生成器与定位器小结 x 轴刻度标签刻度范围 去掉坐标轴 调整日期自适应 轴标签刻度标签相关说明 双坐标轴 图例 同时显示多个图例 Matplotlib...这种跨平台、面面俱到特点已经成为 Matplotlib 最强大功能之一,Matplotlib 也因此吸引了大量用户,进而形成了一个活跃开发者团队,晋升为 Python 科学领域不可或缺强大武器。... Notebook 画图,将图形直接嵌 Notebook 页面,有两种展现形式: %matplotlib notebook 会在 Notebook 启动交互式图形。...脚本画图,显示图形时候必须使用 plt.show() 和 plt.show()会启动一个事件循环(event loop),并找到所有当前可用图形对象,然后打开一个或多个交互式窗口显示图形。...一个 Python 会话(session)只能使用一次 plt.show() ,因此通常都把它放在脚本最后。

3.7K40

盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

超级细心读者可能会发现,上面所有的图都看不到坐标轴和刻度啊,是的,我是故意这样做深度研究坐标系和子图,剔除不必要信息,用是以下代码 (将刻度设为空集 []): plt.xticks([]...画一幅标准普尔 500 指数 2007-2010 走势图。 小菜一碟,用 Pandas 读取数据存成 DataFrame,再用 Matplotlib plt.plot() 画图。 ? ?...由其定义可知,S&P500 指数,VIX 跌,而 S&P500 指数暴跌,VIX 暴涨。...这里面用是 plt 没用 ax,没有特殊原因,本例两者可以随意使用,但两者使用「.methods」时有个小细节不知道大家注意到没有, plt.xlim plt.ylim plt.xticks ax.set_xlim...到此,我突然决定不写交互式 Bokeh 了,因为使用 Matplotlib 和 PyEcharts 已经足够。

2.1K40

深度讲解Matplotlib

超级细心读者可能会发现,上面所有的图都看不到坐标轴和刻度啊,是的,我是故意这样做深度研究坐标系和子图,剔除不必要信息,用是以下代码 (将刻度设为空集 []): plt.xticks([]...画一幅标准普尔 500 指数 2007-2010 走势图。 小菜一碟,用 Pandas 读取数据存成 DataFrame,再用 Matplotlib plt.plot() 画图。 ? ?...由其定义可知,S&P500 指数,VIX 跌,而 S&P500 指数暴跌,VIX 暴涨。...这里面用是 plt 没用 ax,没有特殊原因,本例两者可以随意使用,但两者使用「.methods」时有个小细节不知道大家注意到没有, plt.xlim plt.ylim plt.xticks ax.set_xlim...到此,我突然决定不写交互式 Bokeh 了,因为使用 Matplotlib 和 PyEcharts 已经足够。

1.9K41

Matplotlib绘图遇到时间刻度就犯难?现在,一次性告诉你四种方法

Python大数据分析 记录 分享 成长 最近有小伙伴私信我关于matplotlib时间类型刻度设置问题,第一感觉就是官网有好多例子介绍 转念一想,实际应用类似设置还挺多和好多小伙伴询问...MaxNLocator 最合适位置找到带有刻度最大间隔数。 LinearLocator 从最小到最大之间均匀刻度定位。 LogLocator 从最小到最大呈对数形式刻度定位。...(直接翻译,感觉用不多)。 AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布,副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量次要间隔,根据主要间隔默认为4或5。...Tick formatters Tick formatters 设置刻度标签形式,主要对绘图刻度标签定制化需求matplotlib 可支持修改刻度标签形式如下: 定位器 解释说明 NullFormatter...IndexFormatter 从标签列表设置刻度标签。 FixedFormatter 手动设置标签字符串。 FuncFormatter 用户定义功能设置标签

2.2K30

Matpotlib绘图遇到时间刻度就犯难?现在,一次性告诉你四种方法

转念一想,实际应用类似设置还挺多和好多小伙伴询问,那么本期就就简单介绍下Python-matplotlib刻度(ticker)」 使用方法,并结合具体例子讲解时间刻度设置问题,使小伙伴们定制化刻度不再烦恼...MaxNLocator 最合适位置找到带有刻度最大间隔数。 LinearLocator 从最小到最大之间均匀刻度定位。 LogLocator 从最小到最大呈对数形式刻度定位。...(直接翻译,感觉用不多)。 AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布,副刻度线定位器。将主要刻度间隔细分为指定数量次要间隔,根据主要间隔默认为4或5。...Tick formatters Tick formatters 设置刻度标签形式,主要对绘图刻度标签定制化需求matplotlib 可支持修改刻度标签形式如下: 定位器 解释说明 NullFormatter...IndexFormatter 从标签列表设置刻度标签。 FixedFormatter 手动设置标签字符串。 FuncFormatter 用户定义功能设置标签

2.8K41

【干货】一文掌握Matplotlib使用方法

超级细心读者可能会发现,上面所有的图都看不到坐标轴和刻度啊,是的,我是故意这样做深度研究坐标系和子图,剔除不必要信息,用是以下代码 (将刻度设为空集 []): plt.xticks([]...画一幅标准普尔 500 指数 2007-2010 走势图。 小菜一碟,用 Pandas 读取数据存成 DataFrame,再用 Matplotlib plt.plot() 画图。 ? ?...此外我们没有设置图尺寸,像素、线颜色宽度、坐标轴刻度标签、图例、标题等等,所有设置都用matplotlib 默认设置。...由其定义可知,S&P500 指数,VIX 跌,而 S&P500 指数暴跌,VIX 暴涨。...这里面用是 plt 没用 ax,没有特殊原因,本例两者可以随意使用,但两者使用「.methods」时有个小细节不知道大家注意到没有, plt.xlim plt.ylim plt.xticks ax.set_xlim

2.2K31

绘制折线图几个小技巧

那么问题来了,读者使用Python绘制时间维度折线图是否遇到过这样问题:怎么让时间轴表现不拥挤,又能够友好地呈现呢?就如下图方式: ?...本期我们就来聊聊Python关于时间轴几种处理办法,包括如何控制时间轴呈现刻度个数、刻度间隔和刻度标签旋转。...语法介绍 ---- Python绘制折线图,需要使用matplotlib模块plot函数实现,该函数具体语法如下: plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, color...:为折线图添加标签,类似于图例作用; 刻度个数控制 ---- 本案例所使用数据是2018年9月21日至2018年12月21日上海空气质量指数,数据来源于2345天气网。...不修改间隔天数情况下,简单旋转刻度标签角度,就可以解决问题。

3.5K30

Matplotlib自定义坐标轴刻度实现示例

此次我将通过一些示例演示如何将坐标轴刻度调整为你需要位置与格式。 介绍示例之前,我们最好先对 Matplotlib 图形对象层级有更深入理解。...需要注意是,我们移除了 x 轴标签(但是保留了刻度线 / 网格线),以及 y 轴刻度标签也一并被移除)。 隐藏人脸图形坐标轴 许多场景中都不需要刻度线,比如当你想要显示一组图形。...需要注意是,由于每幅人脸图形默认都有各自坐标轴,然而在这个特殊可视化场景刻度值(本例是像素值)存在并不能传达任何有用信息,因此需要将定位器设置为空。...3 增减刻度数量 刻度拥挤图形 默认刻度标签有一个问题,就是显示较小图形,通常刻度显得十分拥挤。...在这个示例, ” \pi 5 格式生成器与定位器小结 前面已经介绍了一些格式生成器与定位器,下面用表格简单地总结一下内置格式生成器与定位器选项。

8.9K30

Matplotlib 可视化之图表层次结构

调用figure方法创建,可以指定它长宽(figsize)及分辨率(dpi),也可以指定背景颜色(facecolor)和标题(suptitle)。...每一根spines上都可以装饰有主刻度和次刻度(可以指向内部或外部)、刻度标签标签。默认情况下,matplotlib只装饰左边和下面的spines边框。 Axis轴 有刻度spines边线称为轴。...设置轴刻度 坐标轴定位器与格式生成器 虽然 Matplotlib 默认坐标轴定位器(locator)与格式生成器 (formatter)可以满足大部分需求,但是并非对每一幅图都合适。...Matplotlib 对这两者则有着多种用法,其中 Locator 子类主要如下: Tick Locator Tick formatters Tick formatters 设置刻度标签格式,主要对绘图刻度标签定制化需求...,matplotlib 可支持修改刻度标签形式如下。

4.3K30

详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数

secondary_y=False, sort_columns=False, **kwds) 参数详解如下: Parameters: x : label or position, default None#指数据框列标签或位置参数...如果没有设置,则使用当前matplotlib subplot**其中,变量和函数通过改变figure和axes元素(例如:title,label,点和线等等)一起描述figure和axes,也就是画布上绘图...rot : int, default None#设置轴标签(轴刻度显示旋转度数 Rotation for ticks (xticks for vertical, yticks for horizontal...2、注意事项: – 画图,要注意首先定义画图画布:fig = plt.figure( ) – 然后定义子图ax ,使用 ax= fig.add_subplot( 行,列,位置标) –...当上述步骤完成后,可以用 ax.plot()函数或者 df.plot(ax = ax) – jupternotebook 需要用%定义:%matplotlib notebook;如果是脚本编译器上则不用

4.9K61

Python可视化,matplotlib 入门最佳练习

matplotlib ,这个容器称为 Figure。 因此,代码如下: 使用 plt.subplots() 能生成新 figure 与 axes "axes 是啥玩意?"...接下来就是我要介绍,如何利用 matplotlib 帮助,推测出我们需要方法 ---- 各种细节调整 首先,我们希望调整 x 轴上刻度标签显示角度。... matplotlib 对应这些概念: 轴:axis 刻度:tick 标签:label 通常我们操作都是基于 axes ,因为我们总是操作某个图表。...,非常简单: 前缀+下划线+属性名就能调用 "但是我们需要设置是这些刻度标签角度,拿一堆刻度标签有啥用?"...: 万事俱备了: 行5:从 axes 获取所有 x 轴刻度标签,注意这是一个 list 行6:plt.setp 能批量对多个东西设置属性,显然我们这里需要对前一行得到多个刻度标签设置 rotation

1K30

Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

在数据帧上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...坐标轴设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴范围。折线图中,我们要将x轴设置为0到20,y限制为从0到100。...如果我们不希望坐标轴上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、、高”这种样式。...当subplot 设置为True 设置一组title值,即可在列表上方加入标题。

2.6K20

Matplotlib从入门到精通04-文字图例尽眉目

通过一个综合例子,以OO模式展示这些API是如何控制一个图像各部分文本,之后章节我们再详细分析这些api使用技巧 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot...(刻度)和ticklabel(刻度标签)也是可视化中经常需要操作步骤,matplotlib既提供了自动生成刻度刻度标签模式(默认状态),同时也提供了许多让使用者灵活设置方式。...#所以在下面的案例,axs[1]set_xtick设置要与数据范围所对应,然后再通过set_xticklabels设置刻度所对应标签 import numpy as np import matplotlib.pyplot...当需要更改刻度位置matplotlib给了常用几种locator类型。...以下面的代码为例,使用legend方法,我们可以手动传入两个变量,句柄和标签,用以指定条目中特定绘图对象和显示标签值。

19730
领券