在 matplotlib 散点图中自定义 x 和 y 标签

Question

我有两个长度相等的列表 xs 和 ys 用于绘制散点图：

import random
import matplotlib.pyplot as plt

xs = [random.randrange(0,100) for i in range(50)]
ys = [random.randrange(0,100) for i in range(50)]

plt.scatter(xs,ys)

但是，我不想要标准轴标签，而是从中推断出的标签，例如以下词典：

x_labels = { 40 : "First", 52 : "Second", 73: "Third" , 99: "Forth" }
y_labels = { 10 : "FIRST", 80 : "SECOND" }

所以我想做的是绘制一个散点图，标签为 "First" at x = 40，"Second" at x = 73 等等，以及 "FIRST" 在 y = 10 和 "SECOND" 在 y = 80。不幸的是，我还没有找到实现这个的方法。

非常感谢！

Answer 1

要在所需位置显示刻度标签，您可以使用：

plt.xticks(list(x_labels.keys()), x_labels.values())
plt.yticks(list(y_labels.keys()), y_labels.values())

如您所述，这会导致状态栏中不再显示坐标。

获得显示坐标和自定义刻度的解决方法是使用 custom tick formattter。这样的格式化程序有两个参数：一个 x 值和一个 pos。 pos 在状态栏中显示坐标时为 None，但为刻度标签设置。因此，检查 pos 而不是 None，格式化程序可以 return 所需的标签，否则可以 return 编辑格式化为字符串的数字。刻度位置仍然需要通过 plt.xticks() 设置，而不是标签。

这是一个例子：

import random
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker

@ticker.FuncFormatter
def major_x_formatter(x, pos):
    if pos is not None:
        return f"{x_labels_list[pos]}"
    x_r = int(round(x))
    if x_r in x_labels:
        return f"{x:.0f}:{x_labels[x_r]}"
    else:
        return f"{x:.2f}"

@ticker.FuncFormatter
def major_y_formatter(y, pos):
    if pos is not None:
        return f"{y_labels_list[pos]}"
    y_r = int(round(y))
    if y_r in y_labels:
        return f"{y:.0f}:{y_labels[y_r]}"
    else:
        return f"{y:.2f}"

xs = [random.randrange(0,100) for i in range(50)]
ys = [random.randrange(0,100) for i in range(50)]

plt.scatter(xs,ys)

x_labels = { 40 : "First", 52 : "Second", 73: "Third" , 99: "Forth" }
x_labels_list = list(x_labels.values())
y_labels = { 10 : "FIRST", 80 : "SECOND" }
y_labels_list = list(y_labels.values())
plt.xticks(list(x_labels.keys()))
plt.yticks(list(y_labels.keys()))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(major_x_formatter)
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(major_y_formatter)

plt.show()

在 matplotlib 散点图中自定义 x 和 y 标签

Customize x and y labels in matplotlib scatter plot

python

matplotlib

scatter-plot