Python 中的 matplotlib.ticker.linear locator 类
原文:https://www.geeksforgeeks.org/matplotlib-ticker-linear locator-in-class-python/
Matplotlib 是 Python 中一个惊人的可视化库，用于数组的 2D 图。Matplotlib 是一个多平台数据可视化库，构建在 NumPy 数组上，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈一起工作。
matplotlib.ticker .线性定位器
matplotlib.ticker.LinearLocator类用于确定刻度位置。在第一次调用时，该函数试图设置刻度数，以进行良好的刻度分区。之后，互动导航会随着刻度数的固定而改进。预置参数用于基于lom,设置 locs，后者是 vmin、VMAX->locas 的字典映射。
语法:class matplotlib.ticker.linear locator(numticks =无，预设=无)
参数:
- 数量:蜱的总数。
- 预置:用于基于 lom、设置locas，这是 vmin、VMAX->locas 的字典映射。
该类方法:
- set_params(自身，数值=无，预设=无):用于设置该定位器内的参数。
-
tick_values(self，vmin，vmax): 它返回位于 vmin 和 vmax 之间的 tick 的值。
-
view_limits(self, vmin, vmax): It is used to intelligently choose the view limits.
例 1:
```py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker
xGrid = np.linspace(1-1e-14, 1-1e-16, 30, dtype = np.longdouble)
y = np.random.rand(len(xGrid))
plt.plot(xGrid, y) plt.xlim(1-1e-14, 1)
loc = matplotlib.ticker.LinearLocator(numticks = 5) plt.gca().xaxis.set_major_locator(loc)
plt.show() ```
输出:
例 2:
```py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker
Setup a plot such that only the bottom
spine is shown
def setup(ax):
ax.spines['right'].set_color('green') ax.spines['left'].set_color('red')
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.NullLocator()) ax.spines['top'].set_color('pink') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.tick_params(which ='major', width = 1.00) ax.tick_params(which ='major', length = 5) ax.tick_params(which ='minor', width = 0.75) ax.tick_params(which ='minor', length = 2.5)
ax.set_xlim(0, 5) ax.set_ylim(0, 1) ax.patch.set_alpha(0.0)
plt.figure(figsize =(8, 6)) n = 8 ax = plt.subplot(n, 1, 4) setup(ax) ax.xaxis.set_major_locator(ticker.LinearLocator(3)) ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.LinearLocator(31))
ax.text(0.0, 0.1, "LinearLocator", fontsize = 14, transform = ax.transAxes)
plt.subplots_adjust(left = 0.05, right = 0.95, bottom = 0.05, top = 1.05)
plt.show() ```
输出:
