Customizing_Ticks

Customizing_Ticks

Major and Minor Ticks

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('classic')
%matplotlib
inline
import numpy as np

ax = plt.axes(xscale='log', yscale='log')
ax.grid();

print(ax.xaxis.get_major_locator())
print(ax.xaxis.get_minor_locator())
print(ax.xaxis.get_major_formatter())
print(ax.xaxis.get_minor_formatter())

<matplotlib.ticker.LogLocator object at 0x00000248AA1C4170>
<matplotlib.ticker.LogLocator object at 0x00000248AA350D10>
<matplotlib.ticker.LogFormatterSciNotation object at 0x00000248AA351160>
<matplotlib.ticker.LogFormatterSciNotation object at 0x00000248AA264BF0>

Hiding Ticks or Labels

ax = plt.axes()
ax.plot(np.random.rand(50))

ax.yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter())

fig, ax = plt.subplots(5, 5, figsize=(5, 5))
fig.subplots_adjust(hspace=0, wspace=0)

# Get some face data from scikit-learn
from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces

faces = fetch_olivetti_faces().images

for i in range(5):
    for j in range(5):
        ax[i, j].xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
        ax[i, j].yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
        ax[i, j].imshow(faces[10 * i + j], cmap="bone")

Reducing or Increasing the Number of Ticks

fig, ax = plt.subplots(4, 4, sharex=True, sharey=True)

# 모든 축에 대해 x와 y의 주 눈금의 위치 지시자를 설정
# For every axis, set the x and y major locator
for axi in ax.flat:
    axi.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(3))
    axi.yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(3))
fig

Fancy Tick Formats

# Plot a sine and cosine curve
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 3 * np.pi, 1000)
ax.plot(x, np.sin(x), lw=3, label='Sine')
ax.plot(x, np.cos(x), lw=3, label='Cosine')

# Set up grid, legend, and limits
ax.grid(True)
ax.legend(frameon=False)
ax.axis('equal')
ax.set_xlim(0, 3 * np.pi);

ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 2))
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 4))
fig

def format_func(value, tick_number):
    # find number of multiples of pi/2
    N = int(np.round(2 * value / np.pi))
    if N == 0:
        return "0"
    elif N == 1:
        return r"$\pi/2$"
    elif N == 2:
        return r"$\pi$"
    elif N % 2 > 0:
        return r"${0}\pi/2$".format(N)
    else:
        return r"${0}\pi$".format(N // 2)


ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(format_func))
fig

Summary of Formatters and Locators

위치 지시자

Locator class	Description	EngDescription
NullLocator	눈금이 없음	No ticks
FixedLocator	눈금 위치가 고정됨	Tick locations are fixed
IndexLocator	인덱스 플롯을 위한 위치 지시자	Locator for index plots (e.g., where x = range(len(y)))
LinearLocator	min 부터 max 까지 일정한 간격을 두고 눈금을 위치시킴	Evenly spaced ticks from min to max
LogLocator	min 부터 max 까지 로그 단위로 눈금을 위치시킴	Logarithmically ticks from min to max
MultipleLocator	눈금과 범위가 기본값의 배수	Ticks and range are a multiple of base
MaxNLocator	눈금 최대 숫자에 맞게 적절한 위치를 찾음	Finds up to a max number of ticks at nice locations
AutoLocator	간단한 기본값을 가지는 MaxNLocator	(Default.) MaxNLocator with simple defaults.
AutoMinorLocator	보조 눈금에 대한 위치 지시자	Locator for minor ticks

서식 지시자

Formatter Class	Description	EngDescription
NullFormatter	눈금 레이블이 없음	No labels on the ticks
IndexFormatter	레이블 목록에서 문자열을 설정	Set the strings from a list of labels
FixedFormatter	레이블에 직접 문자열을 설정	Set the strings manually for the labels
FuncFormatter	사용자 정의 함수가 레이블을 설정	User-defined function sets the labels
FormatStrFormatter	각 값에 대한 포맷 문자열을 사용	Use a format string for each value
ScalarFormatter	스칼라값에 대한 포맷 지시자	(Default.) Formatter for scalar values
LogFormatter	로그 축에 대한 기본 포맷 지시자	Default formatter for log axes