如何删除 matplotlib 对数对数图上的科学记数法

Question

我知道以前有人问过这个问题，但我尝试了所有可能的解决方案，none 对我有用。

所以，我在 matplotlib 中有一个对数对数图，我想避免在 x 轴上使用科学记数法。

这是我的代码：

from numpy import array, log, pi
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.ticker as mticker

plt.rc('axes.formatter', useoffset=False)

tc = array([7499680.0, 12508380.0, 23858280.0, 34877020.0, 53970660.0, 89248580.0, 161032860.0, 326814160.0, 784460200.0])

theta = array([70, 60, 50, 45, 40, 35, 30, 25, 20])

plt.scatter(theta,tc)

ax=plt.gca()

ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')

ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.ScalarFormatter())
ax.xaxis.get_major_formatter().set_scientific(False)
ax.xaxis.get_major_formatter().set_useOffset(False)

plt.show()

这是输出：

如您所见，x轴上的数字仍然是科学计数法。我想将它们显示为 20、30、40...我尝试了所有可能的解决方案，但没有结果。

非常感谢所有愿意提供帮助的人。

注意。我不能使用 plt.loglog() 命令，因为我正在对数据进行一些曲线拟合并且我需要它。

NB2。我注意到发生了一件非常奇怪的事情：如果我将代码更改为 yaxis.get_mayor_formatter()...，它会在 y 轴上运行！它只是在 x one 上不起作用。怎么可能？

编辑：可能不清楚，但如果您查看代码，有 3 种方法会影响 x 刻度的显示：plt.rc('axes.formatter', useoffset=False)、ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.ScalarFormatter()) 和 ax.xaxis.get_major_formatter().set_scientific(False)。根据我周围的发现，它们是 3 种方法，应该都可以单独完成，但它们没有。当然我也一个一个试过，没有全部试过。

Answer 1

如果你想禁用偏移量和科学记数法，你会使用ax.ticklabel_format(useOffset=False, style='plain')

Answer 2

那些是 x-axis 上的次要刻度（即它们不是 10 的整数次幂），不是主要刻度。 matplotlib 自动确定它是否应该标记主要或次要刻度 - 在这种情况下，因为您没有在 x 范围内显示任何主要刻度，所以要标记次要刻度）。所以，你需要使用set_minor_formatter方法：

ax.xaxis.set_minor_formatter(mticker.ScalarFormatter())

它在 y-axis 上起作用的原因是因为这些刻度是主要刻度（即 10 的整数次幂），而不是次要刻度。

Answer 3

以下可用作解决方法 (original answer)：

from matplotlib.ticker import StrMethodFormatter, NullFormatter
ax.yaxis.set_major_formatter(StrMethodFormatter('{x:.0f}'))
ax.yaxis.set_minor_formatter(NullFormatter())

Answer 4

如果只想将 xaxis 设置为不再使用科学记数法，则需要更改 fromatter，然后将其设置为 plain。

ax.xaxis.set_minor_formatter(mticker.ScalarFormatter())
ax.ticklabel_format(style='plain', axis='x')

如何删除 matplotlib 对数对数图上的科学记数法

How to remove scientific notation on a matplotlib log-log plot

python

plot

matplotlib

notation