python绘图坐横坐标轴显示方式
作者：wwwddd666
这篇文章主要介绍了python绘图坐横坐标轴显示方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
python matplotlib绘图
使横坐标轴显示指定内容
在python 绘图的时候直接plot会出现横坐标轴显示为浮点数得情况。
举个栗子：
使用代码：
import matplotlib.pyplot as plt y = [7.1,7.2,7.3,7.4,7.5] x = list(range(0,5))#自动生成0，1，2，3，4这几个数，并添加到list中 plt.plot(x,y) plt.show()
得到结果图如下：
可以看到途中我标出来的坐标轴使浮点数的形式。
解决方法：
只需要在plt.plot后面加上一句plt.xticks()，指明x轴的坐标使用那个列表内容作为表示即可。
下面举个例子，
例子中就以自然数0，1，2，3，4作为坐标，也可以替换成英文单词等等，替换成中文的话需要其他操作。这里留个接口，以后写中文怎么显示。
接上例子代码，改后代码为：
import matplotlib.pyplot as plt y = [7.1,7.2,7.3,7.4,7.5] x = list(range(0,5))#自动生成0，1，2，3，4这几个数，并添加到list中 plt.plot(x,y) plt.xticks(x)#指明x轴坐标使用列表x里的内容 plt.show()
改后作图如下：
python画图，坐标轴问题
画坐标轴的时候出现了2个bug
第一个是y轴的大值在下面，小值在上面
这个bug的原因是y是str类型，而不是Int类型
解决办法是把y轴的每个值都变成int型
v = [int(m) for m in v]
python的数据类型要时刻注意，float, int, str之间一不小心就转换
第二个是y轴的刻度太难看了
解决：
y_major_locator = mticker.MultipleLocator(gap) ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
效果：
完整代码：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
'''
@author: funcups
'''
import math
from util import kernel, axis_x, axis_name
from json_util import json_paths_list
from jsonsearch import JsonSearch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.ticker as mticker
if __name__ == '__main__':
latency_list = []
Resource = {"DSP": [], "FF": [], "LUT": []}
for json_path in json_paths_list:
path = json_path
fr = open(path, "r")
json_data = fr.read()
json_data = JsonSearch(object=json_data, mode='s')
kernel_data = json_data.search_all_value(key=kernel)
Latency = kernel_data[1]["Latency"]["LatencyBest"]
DSP = kernel_data[1]["Area"]["DSP"]
FF = kernel_data[1]["Area"]["FF"]
LUT = kernel_data[1]["Area"]["LUT"]
latency_list.append(Latency)
Resource["DSP"].append(DSP)
Resource["FF"].append(FF)
Resource["LUT"].append(LUT)
print(Resource)
fig = plt.figure(tight_layout=True)
gs = gridspec.GridSpec(2, 3)
ax = fig.add_subplot(gs[0, :])
latency_list = [int(m) for m in latency_list]
yma = int(max(latency_list))
ymi = int(min(latency_list))
gap = int((yma - ymi) / 5)
y_major_locator = mticker.MultipleLocator(gap)
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
print("type(axis_x)", type(axis_x[0]))
ax.set_ylabel("Latency")
ax.set_xlabel(axis_name)
ax.plot(axis_x, latency_list)
for i, k, v in zip(list(range(len(Resource))), Resource.keys(), Resource.values()):
ax = fig.add_subplot(gs[1, i])
v = [int(m) for m in v]
print(type(v[0]))
ax.set_ylabel(k)
ax.set_xlabel(axis_name)
yma = int(max(v))
ymi = int(min(v))
gap = int((yma - ymi) / 5)
y_major_locator = mticker.MultipleLocator(gap)
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
ax.plot(axis_x, v)
fig.align_labels() # same as fig.align_xlabels(); fig.align_ylabels()
plt.show()总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。