快捷導(dǎo)航

使用Python matplotlib作圖時(shí),設(shè)置橫縱坐標(biāo)軸數(shù)值以百分比(%)顯示

更新時(shí)間：2020年05月16日 10:23:50 作者：Rainpages

這篇文章主要介紹了使用Python matplotlib作圖時(shí),設(shè)置橫縱坐標(biāo)軸數(shù)值以百分比(%)顯示，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

一、當(dāng)我們用Python matplot時(shí)作圖時(shí)，一些數(shù)據(jù)需要以百分比顯示，以更方便地對(duì)比模型的性能提升百分比。

二、借助matplotlib.ticker.FuncFormatter()，將坐標(biāo)軸格式化。

例子：

# encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
plt.rcParams['font.family'] = ['Times New Roman']
plt.rcParams.update({'font.size': 8}) 
x = range(11)
y = range(11)
plt.plot(x, y)
plt.show()

圖形顯示如下：

現(xiàn)在我們將橫縱坐標(biāo)變成百分比形式即，0%，20%，40%....代碼如下：

# encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
plt.rcParams['font.family'] = ['Times New Roman']
plt.rcParams.update({'font.size': 8}) 
x = range(11)
y = range(11)
plt.plot(x, y)
 
def to_percent(temp, position):
  return '%1.0f'%(10*temp) + '%'
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))
 
plt.show()

即增加了10~13的代碼，執(zhí)行結(jié)果如下：

可見已經(jīng)實(shí)現(xiàn)我們的需求。

重要代碼

return '%1.0f'%(10*temp) + '%' #這句話指定了顯示的格式。

更多格式化顯示，可以查看matplotlib.ticker。

補(bǔ)充知識(shí)：matplotlib畫圖系列之設(shè)置坐標(biāo)軸（精度、范圍，標(biāo)簽，中文字符顯示）

在使用matplotlib模塊時(shí)畫坐標(biāo)圖時(shí)，往往需要對(duì)坐標(biāo)軸設(shè)置很多參數(shù)，這些參數(shù)包括橫縱坐標(biāo)軸范圍、坐標(biāo)軸刻度大小、坐標(biāo)軸名稱等

在matplotlib中包含了很多函數(shù)，用來對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。

plt.xlim、plt.ylim 設(shè)置橫縱坐標(biāo)軸范圍
plt.xlabel、plt.ylabel 設(shè)置坐標(biāo)軸名稱
plt.xticks、plt.yticks設(shè)置坐標(biāo)軸刻度

以上plt表示matplotlib.pyplot

例子

#導(dǎo)入包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#支持中文顯示
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
 
#創(chuàng)建數(shù)據(jù)
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
 
#創(chuàng)建figure窗口
plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
#畫曲線1
plt.plot(x, y1)
#畫曲線2
plt.plot(x, y2, color='blue', linewidth=5.0, linestyle='--')
#設(shè)置坐標(biāo)軸范圍
plt.xlim((-5, 5))
plt.ylim((-2, 2))
#設(shè)置坐標(biāo)軸名稱
plt.xlabel('xxxxxxxxxxx')
plt.ylabel('yyyyyyyyyyy')
#設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
my_x_ticks = np.arange(-5, 5, 0.5)
my_y_ticks = np.arange(-2, 2, 0.3)
plt.xticks(my_x_ticks)
plt.yticks(my_y_ticks)
 
#顯示出所有設(shè)置
plt.show()

結(jié)果