


Entfernen der relativen Verschiebung in der Matplotlib-Achse
Das Plotten gegen große Zahlen in Matplotlib kann zu einer Achse mit einer relativen Verschiebung der Teilstrichbeschriftungen führen. Betrachten Sie zur Veranschaulichung das folgende Diagramm:
plot([1000, 1001, 1002], [1, 2, 3])
Dadurch werden Teilstriche auf der Abszissenachse wie folgt generiert:
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 +1e3
Um die Bezeichnung „1e3“ zu entfernen und Teilstrichbezeichnungen der Form zu erhalten „1000,0“, „1001,0“ usw., folgen Sie diesen Schritten:
- Erfassen Sie die aktuellen Achsen mit gca().
- Erhalten Sie das X-Achsen-Achsenobjekt mit get_xaxis() .
- Rufen Sie das Hauptformatiererobjekt mit get_major_formatter() ab.
- Setzen Sie das useOffset-Attribut des Formatierers mit set_useOffset(False) auf False.
- Rufen Sie draw() zum Aktualisieren auf der Plot.
Alternativ kann in neueren Versionen von Matplotlib (1.4) das Standardverhalten über axis.formatter.useoffset rcparam geändert werden:
matplotlib.rcParams['axes.formatter.useoffset'] = False
Indem Sie diese anwenden Mit diesen Methoden können Sie die relative Verschiebung der Achse entfernen und Teilstrichbeschriftungen im gewünschten Format erhalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann die relative Verschiebung in den Tick-Beschriftungen von Matplotlib für große Zahlen beseitigt werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.

ToaccesselementSinapythonlist, verwenden Indexing, Negativindexing, Slicing, Oriteration.1) IndexingStartsat0.2) NegativeIndexingAccessses aus der THEend.3) SlicingExtractSporions.4) itererationSforloopsorenumerate.AlwaySChEckLegthtoavoidIndexerror.

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

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