Python matplotlib限制为整数刻度位置

Question

我经常想制作一个计数条形图。如果计数很低，我经常会得到不是整数的主要和/或次要刻度位置。我该如何防止这种情况？当数据是计数时，刻度为1.5是没有意义的。

这是我第一次尝试：

import pylab
pylab.figure()
ax = pylab.subplot(2, 2, 1)
pylab.bar(range(1,4), range(1,4), align='center')
major_tick_locs = ax.yaxis.get_majorticklocs()
if len(major_tick_locs) < 2 or major_tick_locs[1] - major_tick_locs[0] < 1:
    ax.yaxis.set_major_locator(pylab.MultipleLocator(1))
minor_tick_locs = ax.yaxis.get_minorticklocs()
if len(minor_tick_locs) < 2 or minor_tick_locs[1] - minor_tick_locs[0] < 1:
    ax.yaxis.set_minor_locator(pylab.MultipleLocator(1))

当计数很小时，它工作正常，但当计数很大时，我会得到许多小刻度：

import pylab
ax = pylab.subplot(2, 2, 2)
pylab.bar(range(1,4), range(100,400,100), align='center')
major_tick_locs = ax.yaxis.get_majorticklocs()
if len(major_tick_locs) < 2 or major_tick_locs[1] - major_tick_locs[0] < 1:
    ax.yaxis.set_major_locator(pylab.MultipleLocator(1))
minor_tick_locs = ax.yaxis.get_minorticklocs()
if len(minor_tick_locs) < 2 or minor_tick_locs[1] - minor_tick_locs[0] < 1:
    ax.yaxis.set_minor_locator(pylab.MultipleLocator(1))

如何在避免第二个示例中发生的情况的同时，从第一个示例中获得所需的少量行为？

Answer 1

我想我可以忽略那些小的滴答声。我将尝试一下，看看它是否在所有用例中都适用：

def ticks_restrict_to_integer(axis):
    """Restrict the ticks on the given axis to be at least integer,
    that is no half ticks at 1.5 for example.
    """
    from matplotlib.ticker import MultipleLocator
    major_tick_locs = axis.get_majorticklocs()
    if len(major_tick_locs) < 2 or major_tick_locs[1] - major_tick_locs[0] < 1:
        axis.set_major_locator(MultipleLocator(1))

def _test_restrict_to_integer():
    pylab.figure()
    ax = pylab.subplot(1, 2, 1)
    pylab.bar(range(1,4), range(1,4), align='center')
    ticks_restrict_to_integer(ax.xaxis)
    ticks_restrict_to_integer(ax.yaxis)

    ax = pylab.subplot(1, 2, 2)
    pylab.bar(range(1,4), range(100,400,100), align='center')
    ticks_restrict_to_integer(ax.xaxis)
    ticks_restrict_to_integer(ax.yaxis)

_test_restrict_to_integer()
pylab.show()

Answer 2

我在绘制显示分数计数的直方图时遇到了类似的问题。以下是我解决问题的方法：

plt.hist(x=[Dataset being counted])

# Get your current y-ticks (loc is an array of your current y-tick elements)
loc, labels = plt.yticks()

# This sets your y-ticks to the specified range at whole number intervals
plt.yticks(np.arange(0, max(loc), step=1))

Answer 3

您可以使用MaxNLocator方法，如下所示：

    from pylab import MaxNLocator

    ya = axes.get_yaxis()
    ya.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))