Comment préserver la précision numérique dans les étiquettes de graduation de l'axe Matplotlib ?

Personnalisation des étiquettes de graduation des axes Matplotlib pour une précision numérique

Lors de l'utilisation de la bibliothèque Matplotlib en Python pour tracer des ensembles de données xy simples, il est courant de rencontrer des valeurs d'axe passer du format numérique standard à la notation scientifique avec forme exponentielle lors d'un zoom sur des sections spécifiques du graphique. Cela peut être indésirable, car cela masque les valeurs d'origine.

Pour éviter ce comportement et conserver le formatage numérique d'origine, il est nécessaire d'ajuster le formatage de l'étiquette de graduation d'axe. Par défaut, Matplotlib utilise un ScalerFormatter pour les étiquettes de graduation. Ce formateur peut utiliser un décalage constant, ce qui entraîne une notation scientifique lorsqu'il s'agit de très petits changements fractionnaires dans les valeurs visibles.

Pour désactiver ce décalage constant et forcer le formatage numérique standard, le code suivant peut être utilisé :

<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(np.arange(0, 100, 10) + 1000, np.arange(0, 100, 10))
ax = plt.gca()
ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)
plt.draw()</code>

Pour les cas où la notation scientifique est totalement indésirable, le code suivant peut être utilisé :

<code class="python">ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_scientific(False)</code>

Alternativement, un contrôle global sur ce comportement peut être obtenu via le rcparam axes.formatter.useoffset. En modifiant ce paramètre, il est possible d'appliquer uniformément le formatage numérique standard ou la notation scientifique sur tous les axes.

Cette personnalisation garantit que la précision numérique est maintenue même lors d'un zoom avant sur les graphiques, offrant ainsi aux utilisateurs une interface plus intuitive. et représentation précise de leurs données.

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