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Wie kann man verhindern, dass Matplotlib die wissenschaftliche Notation verwendet?

Barbara Streisand
Barbara StreisandOriginal
2024-12-25 15:50:11691Durchsuche

How to Stop Matplotlib from Using Scientific Notation?

So vermeiden Sie wissenschaftliche Notation in Matplotlib

Beim Zeichnen von Daten stoßen Sie möglicherweise auf wissenschaftliche Notation, bei der Zahlen als Koeffizient multipliziert mit einer Potenz von 10 ausgedrückt werden Um eine wissenschaftliche Notation zu verhindern, ist es wichtig, zwischen zwei Aspekten der Achsenformatierung zu unterscheiden: „Offset“ und „wissenschaftlich“. Notation.“

Unterschied zwischen Offset und wissenschaftlicher Notation

  • Offset: Eine additive Konstante, die die auf der Achse angezeigten Werte verschiebt. Es wird normalerweise durch ein „ “-Zeichen dargestellt, wie in „5e 06“.
  • Wissenschaftliche Notation: Ein multiplikativer Faktor, der die auf der Achse angezeigten Werte skaliert. Es wird normalerweise durch eine Potenz von 10 dargestellt, wie in „5 x 10^6“.

Offset oder wissenschaftliche Notation deaktivieren

Um den Offset zu deaktivieren, verwenden Sie ax.ticklabel_format( useOffset=False). Um die wissenschaftliche Notation zu deaktivieren, verwenden Sie ax.ticklabel_format(style='plain').

Beispiel

Zum Beispiel im folgenden Code:

plt.plot(range(2003,2012,1),range(200300,201200,100))
ax.ticklabel_format(useOffset=False)
plt.show()

The useOffset= Das falsche Argument deaktiviert den Versatz auf der x-Achse und lässt die wissenschaftliche Notation der y-Achse intakt.

Beide deaktivieren Offset und wissenschaftliche Notation

Um sowohl Offset als auch wissenschaftliche Notation zu deaktivieren, kombinieren Sie beide Argumente:

ax.ticklabel_format(useOffset=False,>

Dies führt dazu, dass Zahlen ohne Offsets oder wissenschaftliche Notation angezeigt werden.

Zusätzliche Hinweise

  • Wenn die ticklabel_format-Methode nicht funktioniert, versuchen Sie, die Achsengrenzen manuell festzulegen: plt.xlim(xmin, xmax) und plt.ylim(ymin, ymax).
  • Für mehr Kontrolle sollten Sie das Modul matplotlib.ticker verwenden, um die Achsenformatierung anzupassen.

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