[PYTHON] So schalten Sie die Skalenwertanzeige aus, während Sie das Raster mit matplotlib verlassen

Problem

Wenn Sie das Raster einfach mit "grid ()" in matplotlib anzeigen Es wird nur eine Linie gezeichnet, in der die Skala angezeigt wird

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 2 * 100 + 1)
f = sin(x)

plt.rc('font', family='serif')
plt.figure()
plt.ylim([-1.5, 1.5])
plt.plot(f, color='black')
plt.grid()
plt.show()

Angenommen, Sie möchten diesem Diagramm 5 Linien auf der x-Achse und 0,1 Linien auf der y-Achse hinzufügen. Da das Raster "eine Linie zeichnet, auf der die Skala angezeigt wird", versuchen Sie, die Skala mit "xticks" und "yticks" zu erhöhen.

plt.rc('font', family='serif')
plt.figure()
plt.ylim([-1.5, 1.5])
plt.plot(f, color='black')

#Skalieren Sie die Anzeige in 5 Schritten
plt.xticks(list(filter(lambda x: x%5==0, np.arange(201))))
# 0.Skalieren Sie die Anzeige in Schritten von 1
plt.yticks(list(map(lambda y: y*0.1, np.arange(-15,15))))

plt.grid()
plt.show()

Obwohl es so angezeigt wird, ist die Wertanzeige auf der Skala furchtbar schwer zu sehen.

Lösung

Erstens gibt es große und kleine Skalen auf der Skala von matplotlib, und der Wert der Skala wird nur im großen Maßstab angezeigt. Da "xticks" und "yticks" das große Display bedienten, Diesmal durch Manipulieren der Anzeige des kleinen Maßstabs mit set_minor_locator Erkenne "Schalte die Waage aus, während du das Gitter verlässt"

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as tick #Laden Sie die für den Skalierungsbetrieb erforderliche Bibliothek

x = np.arange(0, 2 * 100 + 1)
f = sin(x)

plt.rc('font', family='serif')
plt.figure()
plt.ylim([-1.5, 1.5])
plt.plot(f, color='black')

#Kleiner Maßstab in 5 Schritten auf der x-Achse(minor locator)Anzeige
plt.gca().xaxis.set_minor_locator(tick.MultipleLocator(5))
#0 auf der y-Achse.Kleiner Maßstab in 1 Schritten(minor locator)Anzeige
plt.gca().yaxis.set_minor_locator(tick.MultipleLocator(0.1))

#Rasteranzeige für kleine Maßstäbe
plt.grid(which='minor')

plt.show()

Auf diese Weise kann das Raster in kleinen Schritten angezeigt und der Skalenteil aktualisiert werden.