python y轴显示百分比_使用Python matplotlib作图时,设置横纵坐标轴数值以百分比(%)显示...

2023-05-16

一、当我们用Python matplot时作图时,一些数据需要以百分比显示,以更方便地对比模型的性能提升百分比。

二、借助matplotlib.ticker.FuncFormatter(),将坐标轴格式化。

例子:

# encoding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

plt.rcParams['font.family'] = ['Times New Roman']

plt.rcParams.update({'font.size': 8})

x = range(11)

y = range(11)

plt.plot(x, y)

plt.show()

图形显示如下:

ba6e11fec8595f2d32f5ade030b130ca.png

现在我们将横纵坐标变成百分比形式即,0%,20%,40%....代码如下:

# encoding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

plt.rcParams['font.family'] = ['Times New Roman']

plt.rcParams.update({'font.size': 8})

x = range(11)

y = range(11)

plt.plot(x, y)

def to_percent(temp, position):

return '%1.0f'%(10*temp) + '%'

plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

plt.show()

即增加了10~13的代码,执行结果如下:

169aa82178ec95e3716e4cccc82ef832.png

可见已经实现我们的需求。

重要代码

return '%1.0f'%(10*temp) + '%' #这句话指定了显示的格式。

补充知识:matplotlib画图系列之设置坐标轴(精度、范围,标签,中文字符显示)

在使用matplotlib模块时画坐标图时,往往需要对坐标轴设置很多参数,这些参数包括横纵坐标轴范围、坐标轴刻度大小、坐标轴名称等

在matplotlib中包含了很多函数,用来对这些参数进行设置。

plt.xlim、plt.ylim 设置横纵坐标轴范围

plt.xlabel、plt.ylabel 设置坐标轴名称

plt.xticks、plt.yticks设置坐标轴刻度

以上plt表示matplotlib.pyplot

例子

#导入包

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#支持中文显示

from pylab import *

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

#创建数据

x = np.linspace(-5, 5, 100)

y1 = np.sin(x)

y2 = np.cos(x)

#创建figure窗口

plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))

#画曲线1

plt.plot(x, y1)

#画曲线2

plt.plot(x, y2, color='blue', linewidth=5.0, linestyle='--')

#设置坐标轴范围

plt.xlim((-5, 5))

plt.ylim((-2, 2))

#设置坐标轴名称

plt.xlabel('xxxxxxxxxxx')

plt.ylabel('yyyyyyyyyyy')

#设置坐标轴刻度

my_x_ticks = np.arange(-5, 5, 0.5)

my_y_ticks = np.arange(-2, 2, 0.3)

plt.xticks(my_x_ticks)

plt.yticks(my_y_ticks)

#显示出所有设置

plt.show()

结果

9bd93ba9c5ee2d2b8ef947738b1ad639.png

以上这篇使用Python matplotlib作图时,设置横纵坐标轴数值以百分比(%)显示就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持自学编程网。

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