Ticks mit Engineering-Notation bezeichnen

Einführung

Beim Datenvisualisieren ist es wichtig, die Skalenmarkierungen auf den Achsen genau zu bezeichnen. Die EngFormatter in Matplotlib ist eine Klasse, die es ermöglicht, die Skalenmarkierungen auf einer Achse mit der Engineering-Notation zu bezeichnen. Die Engineering-Notation ist eine mathematische Darstellung von Zahlen, die Potenzen von zehn mit einem Vielfachen von drei verwendet. Es ist eine präzise Weise, große oder kleine Zahlen auszudrücken, die schwierig zu lesen oder zu schreiben sind, wenn man die Standardnotation verwendet. In diesem Lab werden wir lernen, wie man Skalenmarkierungen auf einer Achse mit der Engineering-Notation bezeichnen kann.

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 während des Lernens 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

Der erste Schritt besteht darin, die erforderlichen Bibliotheken zu importieren. In diesem Lab werden wir Matplotlib, NumPy und EngFormatter verwenden.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import EngFormatter

Künstliche Daten erstellen

Wir müssen einige künstliche Daten erstellen, um sie zu plotten. In diesem Lab werden wir den Logarithmus der Frequenz (in Hz) gegen den Logarithmus der Leistung (in Watt) plotten. Wir werden die numpy-Bibliothek verwenden, um die Daten zu generieren.

## Fixing random state for reproducibility
prng = np.random.RandomState(19680801)

## Create artificial data to plot.
## The x data span over several decades to demonstrate several SI prefixes.
xs = np.logspace(1, 9, 100)
ys = (0.8 + 0.4 * prng.uniform(size=100)) * np.log10(xs)**2

Figur und Teilplots erstellen

Wir müssen eine Figur und Teilplots erstellen, um die Daten anzuzeigen. In diesem Lab werden wir zwei nebeneinander liegende Teilplots erstellen.

## Figure width is doubled (2*6.4) to display nicely 2 subplots side by side.
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(7, 9.6))
for ax in (ax0, ax1):
    ax.set_xscale('log')

Skalenmarkierungen mit Engineering-Notation bezeichnen

Wir werden nun die Skalenmarkierungen auf der x-Achse mit der Engineering-Notation bezeichnen. Im ersten Teilplot werden wir die Standardeinstellungen verwenden, und im zweiten Teilplot werden wir die Optionen places und sep verwenden, um die Anzahl der Nachkommastellen und den Separator zwischen der Zahl und dem Präfix/Einheit anzugeben.

## Demo of the default settings, with a user-defined unit label.
ax0.set_title('Full unit ticklabels, w/ default precision & space separator')
formatter0 = EngFormatter(unit='Hz')
ax0.xaxis.set_major_formatter(formatter0)
ax0.plot(xs, ys)
ax0.set_xlabel('Frequency')

## Demo of the options `places` (number of digit after decimal point) and
## `sep` (separator between the number and the prefix/unit).
ax1.set_title('SI-prefix only ticklabels, 1-digit precision & '
              'thin space separator')
formatter1 = EngFormatter(places=1, sep="\N{THIN SPACE}")  ## U+2009
ax1.xaxis.set_major_formatter(formatter1)
ax1.plot(xs, ys)
ax1.set_xlabel('Frequency [Hz]')

Zeige den Plot an

Wir werden nun den Plot mit der Funktion plt.show() anzeigen.

plt.tight_layout()
plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man Skalenmarkierungen auf einer Achse mit Engineering-Notation bezeichnen kann. Wir haben die Klasse EngFormatter in Matplotlib verwendet, um die Skalenmarkierungen auf der x-Achse eines Plots zu bezeichnen. Wir haben auch gelernt, wie man Teilplots erstellt und die Skalenmarkierungen mit den Optionen places und sep der EngFormatter anpasst. Die Engineering-Notation ist eine präzise und klare Methode, um große oder kleine Zahlen auszudrücken, die in der Standardnotation schwer zu lesen oder zu schreiben sind.