如何为Matplotlib的y轴限制设置精确的浮点数作为缩放因子？

Question

数字1.67845714e-12是我的物理项目的重要结果。我想绘制图形，其中y轴极限围绕此结果作为比例因子。

在下面的示例中：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()
import random 

x = np.arange(0,100)
y = np.zeros(len(x))

for i in range(len(x)):
    y[i] = 1.67845714e-12*random.random() - (4.20e-14)*x[i]

plt.ylim(float(-3*1.67845714e-12), float(3*1.67845714e-12)) #The important line 
plt.plot(x,y)

所得的plot的y轴从-5*e-12到5*e-12，而不是y轴从-3*1.67845714e-12到3*1.67845714e-12

如何使Matplotlib像我想要的那样以-3到3的比例显示1.67845714e-12的比例因子？并且，如果由于例如数字太长而无法这样做，是否可以给我的数字起昵称（例如“结果”），并使matplotlib将其用作缩放比例？]

我尝试使用其他命令，例如ax.set_yticks()，ax=plt.gta()或ax.set_ylim()，但我搜索过的所有内容似乎都无效。

Answer 1

我正在尝试根据我的理解来回答你想做的事情。正如我所看到的，您希望有一个从y到-3*1.67845714e-12的3*1.67845714e-12轴，但每个步/刻度的大小都是1.67845714e-12。

注意，我创建了一个名为scalingFactor的变量来保存1.67845714e-12。我认为这回答了您的问题之一。然后，您可以使用它而不是写完整的数字。

确定，生成刻度，因此您可以使用numpy.arange(inf, sup, step)功能。它返回给定间隔[inf;sup)中的均匀间隔的值。因此，我们将使用-3*scalingFactor步骤生成从3*scalingFactor到1.67845714e-12的价格变动。您可能会在代码中注意到sup=4*scalingFactor。这是因为numpy.arange()排除了间隔的上限。

要获得轴上的整数而不是四舍五入，您可以使用plt.gca().yaxis.set_major_formatter(mtick.FormatStrFormatter('%.8e'))强制其具有8个小数位。此函数格式化轴刻度的标签，在这种情况下，它使用此字符串格式%.8e。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()
import random 
import matplotlib.ticker as mtick

x = np.arange(0,100)
y = np.zeros(len(x))

scalingFactor = 1.67845714e-12

for i in range(len(x)):
    y[i] = scalingFactor*random.random() - (4.20e-14)*x[i]

inf = -3*scalingFactor
sup = 4*scalingFactor

plt.plot(x, y)
plt.ylim(inf, sup)
plt.yticks(np.arange(inf, sup, scalingFactor))
plt.subplots_adjust(left=0.24) # Squash the plot from the left so the ticks labels can be seen
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(mtick.FormatStrFormatter('%.8e')) 
plt.show()

输出

希望这会有所帮助。