Tickbeschriftungen mit Matplotlib formatieren

Einführung

In diesem Tutorial-Labor führen wir Sie durch den Prozess der Formatierung von Skalenbeschriftungen mit der Python-Bibliothek Matplotlib. Es wird der Standard-Skalenformatter und verschiedene Konfigurationen über ~.axes.Axes.ticklabel_format behandelt.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu öffnen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Um die Python-Bibliothek Matplotlib zu verwenden, müssen wir sie in unsere Python-Umgebung importieren. Darüber hinaus werden wir die NumPy-Bibliothek verwenden, um Daten für unsere Beispielplots zu generieren.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Generieren von Daten für Beispielplots

Wir werden Daten für drei Plots generieren, um die verschiedenen Konfigurationen zu demonstrieren, die mit ~.axes.Axes.ticklabel_format möglich sind.

x = np.arange(0, 1,.01)

## Plot 1
plot1_x = x * 1e5 + 1e10
plot1_y = x * 1e-10 + 1e-5

## Plot 2
plot2_x = x * 1e5
plot2_y = x * 1e-4

## Plot 3
plot3_x = -x * 1e5 - 1e10
plot3_y = -x * 1e-5 - 1e-10

Erstellen von Teilplots für Beispielplots

Wir werden ein 3 x 3-Gitter von Teilplots erstellen, um unsere Beispielplots anzuzeigen.

fig, axs = plt.subplots(
    3, 3, figsize=(9, 9), layout="constrained", gridspec_kw={"hspace": 0.1})

Plotten von Daten auf Teilplots

Wir werden unsere generierten Daten auf den Teilplots plotten, die wir in Schritt 3 erstellt haben.

for col in axs.T:
    col[0].plot(plot1_x, plot1_y)
    col[1].plot(plot2_x, plot2_y)
    col[2].plot(plot3_x, plot3_y)

Konfigurieren der Skalenbeschriftungsformatierung

Wir werden die Skalenbeschriftungsformatierung für unsere Teilplots konfigurieren. Der erste Teilplot wird die Standardeinstellungen verwenden, der zweite Teilplot wird eine ansprechende Formatierung von mathematischen Ausdrücken verwenden und der dritte Teilplot wird keine Offsetnotation verwenden.

## Subplot 1 (Standardeinstellungen)
axs[0, 0].set_title("Standardeinstellungen")

## Subplot 2 (useMathText=True)
for ax in axs[:, 1]:
    ax.ticklabel_format(useMathText=True)
axs[0, 1].set_title("useMathText=True")

## Subplot 3 (useOffset=False)
for ax in axs[:, 2]:
    ax.ticklabel_format(useOffset=False)
axs[0, 2].set_title("useOffset=False")

Zeigen von Beispielplots

Wir werden die Beispielplots mit der konfigurierten Skalenbeschriftungsformatierung anzeigen.

plt.rcParams.update({"axes.titleweight": "bold", "axes.titley": 1.1})
plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Tutorial-Labor haben wir gelernt, wie man Skalenbeschriftungen mit der Python-Bibliothek Matplotlib formatiert. Wir haben Daten für drei Beispielplots generiert und die Skalenbeschriftungsformatierung für jeden Plot konfiguriert. Wir haben die Beispielplots angezeigt, um die verschiedenen Skalenbeschriftungsformatierungskonfigurationen zu visualisieren.