如何自动标尺y轴的条形图在材料库？
提问于 2020-08-21 14:21:53
我需要用matplotlib自动缩放条形图上的y轴，以显示值的微小差异。它需要自动标度而不是有固定限制的原因是，值将根据用户输入的内容而改变。我试过yscale log，但这对负值不起作用。我尝试过symlog，但是图表保持不变。这是我目前的代码：
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = range(700, 710, 1)
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y)
plt.show()
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发布于 2020-08-21 15:15:58
- 绘图是自动缩放提供给API的全部数据的。条形图的
- (显示条形图值差异的最佳选项)可能是为竖直条设置
ylim或为水平条设置xlim。
。
负数据
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = range(-700, -750, -5)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5))
ax.bar(x, y)
plt.ylim(min(y), max(y))
正数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = range(700, 750, 5)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5))
ax.bar(x, y)
plt.ylim(min(y), max(y))
混合数据
如果数据具有广泛的正值和负值，那么
- 可能不是一个好的选择，正如您已经指出的，
symlog无助于解决这个问题。最佳选择可能是绘制正负数据separately.
。
创建掩码的
- 不适用于列表，因此将列表转换为numpy数组。
import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [700, -700, 710, -710, 720, -720, 730, -730, 740, -740]
x = np.array(x)
y = np.array(y)
mask = y >= 0 # positive mask
pos_y = y[mask] # get the positive values
neg_y = y[~mask] # get the negative values; ~ is not
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(7, 5))
ax1.bar(x[mask], pos_y) # also mask x to plot the bar at the correct x-tick
ax1.set_title('Positive Values')
ax1.set_ylim(min(pos_y), max(pos_y))
ax1.set_xticks(range(0, 12)) # buffer the number of x-ticks, so the x-ticks of the two plots align.
ax2.bar(x[~mask], neg_y)
ax2.set_title('Negative Values')
ax2.set_ylim(min(neg_y), max(neg_y))
ax2.set_xticks(range(0, 12))
plt.tight_layout() # better spacing between the two plots
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