Matplotlib プロットから科学的表記法を削除する
科学的表記法と軸のオフセットを含むプロットがあり、それらを削除したいと考えています。
オフセットを無効にする
オフセットは科学表記法とは別のものであり、軸に数字が表示されます。無効にするには、次のコマンドを使用します。
plt.ticklabel_format(useOffset=False)
科学表記法の無効化
科学表記法を無効にするには、次のコマンドを使用します。
plt.ticklabel_format(style='plain')
両方の無効化
無効にするにはオフセットと科学的表記法の両方、 use:
plt.ticklabel_format(useOffset=False,>
例
次のコードがあるとします:
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(2003, 2012, 1), range(200300, 201200, 100)) plt.ticklabel_format(useOffset=False) plt.show()
これにより、このプロットが生成されます:
[プロットの画像]
正しい設定を適用することで、オフセットと科学的誤差の両方を排除できます。 notation:
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(2003, 2012, 1), range(200300, 201200, 100)) plt.ticklabel_format(useOffset=False,>
結果は次のプロットになります:
[科学的表記法とオフセットのないプロットのイメージ]
以上がMatplotlib プロットから科学表記法とオフセットを削除するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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