matplotlib：軸のオフセット値を整数または特定の数にフォーマットする

常にナノ秒（1e-9）と呼ばれるデータをプロットしているmatplotlibの図があります。y軸に、数十ナノ秒のデータがある場合、つまり 44e-9の場合、軸の値は4.4と表示され、+ 1e-8がオフセットとして表示されます。とにかく、軸に+ 1e-9オフセットで44を表示するように強制する方法はありますか？

軸が+ 5.54478e4を示しているx軸についても同じです。オフセットは+55447（整数、小数なし-ここでは値は日数です）を示します。

私はこのようないくつかのことを試しました：

p = axes.plot(x,y)
p.ticklabel_format(style='plain')

x軸の場合、これは機能しませんが、おそらく間違って使用している、またはドキュメントの解釈を誤っていると思いますが、誰かが私を正しい方向に向けることはできますか？

ありがとう、ジョナサン

フォーマッタで何かを試みましたが、まだ解決策が見つかりません...：

myyfmt = ScalarFormatter(useOffset=True)
myyfmt._set_offset(1e9)
axes.get_yaxis().set_major_formatter(myyfmt)

そして

myxfmt = ScalarFormatter(useOffset=True)
myxfmt.set_portlimits((-9,5))
axes.get_xaxis().set_major_formatter(myxfmt)

余談ですが、「オフセット番号」オブジェクトが実際にどこにあるのか私は実際に混乱しています...それはメジャー/マイナーティックの一部ですか？

私はまったく同じ問題を抱えていて、これらの行は問題を修正しました：

from matplotlib.ticker import ScalarFormatter

y_formatter = matplotlib.ticker.ScalarFormatter(useOffset=False)
ax.yaxis.set_major_formatter(y_formatter)

より簡単な解決策は、目盛りラベルを単にカスタマイズすることです。この例を見てみましょう：

from pylab import *

# Generate some random data...
x = linspace(55478, 55486, 100)
y = random(100) - 0.5
y = cumsum(y)
y -= y.min()
y *= 1e-8

# plot
plot(x,y)

# xticks
locs,labels = xticks()
xticks(locs, map(lambda x: "%g" % x, locs))

# ytikcs
locs,labels = yticks()
yticks(locs, map(lambda x: "%.1f" % x, locs*1e9))
ylabel('microseconds (1E-9)')

show()

y軸の場合、値を乗算して1e9から、yラベルの定数に言及したことに注意してください。

編集する

別のオプションは、手動でテキストをプロットの上部に追加して指数乗数を偽造することです：

locs,labels = yticks()
yticks(locs, map(lambda x: "%.1f" % x, locs*1e9))
text(0.0, 1.01, '1e-9', fontsize=10, transform = gca().transAxes)

EDIT2

また、同じ方法でx軸のオフセット値をフォーマットできます。

locs,labels = xticks()
xticks(locs, map(lambda x: "%g" % x, locs-min(locs)))
text(0.92, -0.07, "+%g" % min(locs), fontsize=10, transform = gca().transAxes)

ScalarFormatter必要なことを行うにはサブクラス化する必要があります... _set_offset定数を追加するだけで、設定したいのですScalarFormatter.orderOfMagnitude。残念ながら、軸の目盛りラベルをフォーマットするためにインスタンスが呼び出されるとorderOfMagnitudeリセットされるため、手動で設定しても何も起こりませんScalarFormatter。これはそれほど複雑ではないはずですが、私が望んでいることを正確に実行する簡単な方法を見つけることができません...以下に例を示します。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter, FormatStrFormatter

class FixedOrderFormatter(ScalarFormatter):
    """Formats axis ticks using scientific notation with a constant order of 
    magnitude"""
    def __init__(self, order_of_mag=0, useOffset=True, useMathText=False):
        self._order_of_mag = order_of_mag
        ScalarFormatter.__init__(self, useOffset=useOffset, 
                                 useMathText=useMathText)
    def _set_orderOfMagnitude(self, range):
        """Over-riding this to avoid having orderOfMagnitude reset elsewhere"""
        self.orderOfMagnitude = self._order_of_mag

# Generate some random data...
x = np.linspace(55478, 55486, 100) 
y = np.random.random(100) - 0.5
y = np.cumsum(y)
y -= y.min()
y *= 1e-8

# Plot the data...
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y, 'b-')

# Force the y-axis ticks to use 1e-9 as a base exponent 
ax.yaxis.set_major_formatter(FixedOrderFormatter(-9))

# Make the x-axis ticks formatted to 0 decimal places
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%0.0f'))
plt.show()

これは次のような結果になります：

一方、デフォルトのフォーマットは次のようになります。

少しお役に立てば幸いです。

編集：価値があるのか​​、オフセットラベルがどこにあるかもわかりません...手動で設定する方が少し簡単ですが、方法を理解できませんでした...感じがしますこれよりももっと簡単な方法が必要だと。それでもうまくいきます！

Amroの回答と同様に、FuncFormatterを使用できます

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

# Generate some random data...
x = np.linspace(55478, 55486, 100) 
y = np.random.random(100) - 0.5
y = np.cumsum(y)
y -= y.min()
y *= 1e-8

# Plot the data...
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y, 'b-')

# Force the y-axis ticks to use 1e-9 as a base exponent 
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, pos: ('%.1f')%(x*1e9)))
ax.set_ylabel('microseconds (1E-9)')

# Make the x-axis ticks formatted to 0 decimal places
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, pos: '%.0f'%x))
plt.show()

ゴンザロのソリューションは、追加した後に私のために働き始めましたset_scientific(False)：

ax=gca()
fmt=matplotlib.ticker.ScalarFormatter(useOffset=False)
fmt.set_scientific(False)
ax.xaxis.set_major_formatter(fmt)

コメントとこの回答で指摘されているように、次のようにして、オフセットをグローバルにオフにすることができます。

matplotlib.rcParams['axes.formatter.useoffset'] = False

よりエレガントな方法は、ティッカーフォーマッターを使用することだと思います。以下は、xaxisとyaxisの両方の例です。

from pylab import *
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

majorLocator   = MultipleLocator(20)
xFormatter = FormatStrFormatter('%d')
yFormatter = FormatStrFormatter('%.2f')
minorLocator   = MultipleLocator(5)


t = arange(0.0, 100.0, 0.1)
s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01)

ax = subplot(111)
plot(t,s)

ax.xaxis.set_major_locator(majorLocator)
ax.xaxis.set_major_formatter(xFormatter)
ax.yaxis.set_major_formatter(yFormatter)

#for the minor ticks, use no labels; default NullFormatter
ax.xaxis.set_minor_locator(minorLocator)

2番目の部分では、すべてのティックを手動で再度リセットすることなく、これが私の解決策でした：

class CustomScalarFormatter(ScalarFormatter):
    def format_data(self, value):
        if self._useLocale:
            s = locale.format_string('%1.2g', (value,))
        else:
            s = '%1.2g' % value
        s = self._formatSciNotation(s)
        return self.fix_minus(s)
xmajorformatter = CustomScalarFormatter()  # default useOffset=True
axes.get_xaxis().set_major_formatter(xmajorformatter)

もちろん、フォーマット文字列を好きなように設定できます。