Matplotlib是Python中令人驚歎的可視化庫,用於數組的二維圖。 Matplotlib是一個基於NumPy數組的多平台數據可視化庫,旨在與更廣泛的SciPy堆棧配合使用。
matplotlib.ticker.AutoLocator
這個 matplotlib.ticker.AutoLocator
類是的子類 matplotlib.ticker.MaxNLocator
,並且具有參數nbins = 'auto'
和步驟= [1、2、2.5、5、10]。它用於動態查找主要tck位置。
用法:class matplotlib.ticker.AutoLocator
參數:
- nbins:它可以是整數或‘auto’,其中整數值表示最大間隔數。比最大刻度數少一。箱數是根據軸的長度自動確定的,它是一個可選參數,默認值為10。
- steps:它是一個可選參數,代表一個從1開始到10為止的整數序列。
- integer:它是一個可選的布爾值。如果設置為True,則刻度線僅接受整數值,前提是至少min_n_ticks個整數在視圖範圍內。
- symmetric:它是一個可選值。如果設置為True,則auto-scaling將導致範圍對稱於零。
- prune:它是一個可選參數,它接受以下四個值之一:{‘lower’, ‘upper’,‘both’,無}。默認情況下為“無”。
範例1:
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, axes = plt.subplots(3, 4,
sharex = 'row',
sharey = 'row',
squeeze = False)
data = np.random.rand(20, 2, 10)
for ax in axes.flatten()[:-1]:
ax.plot(*np.random.randn(2, 10), marker ="o", ls ="")
# Now remove axes[1, 5] from
# the grouper for xaxis
axes[2, 3].get_shared_x_axes().remove(axes[2, 3])
# Create and assign new ticker
xticker = matplotlib.axis.Ticker()
axes[2, 3].xaxis.major = xticker
# The new ticker needs new locator
# and formatters
xloc = matplotlib.ticker.AutoLocator()
xfmt = matplotlib.ticker.ScalarFormatter()
axes[2, 3].xaxis.set_major_locator(xloc)
axes[2, 3].xaxis.set_major_formatter(xfmt)
# Now plot to the "ungrouped" axes
axes[2, 3].plot(np.random.randn(10)*100 + 100,
np.linspace(-3, 3, 10),
marker ="o", ls ="",
color ="green")
plt.show()
輸出:
範例2:
import pylab as pl
from matplotlib import ticker
# helper function
def AutoLocatorInit(self):
ticker.MaxNLocator.__init__(self,
nbins = 4,
steps =[1, 2, 5, 10])
ticker.AutoLocator.__init__ = AutoLocatorInit
pl.plot(pl.randn(100))
pl.figure()
pl.hist(pl.randn(1000), bins = 40)
pl.show()
輸出:
相關用法
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注:本文由純淨天空篩選整理自RajuKumar19大神的英文原創作品 Matplotlib.ticker.AutoLocator Class in Python。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。