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  3. 如何强制整数刻度标签

如何强制整数刻度标签

Andreas Tille 1月前
51 0

我的 python 脚本使用 matplotlib 绘制 x、y、z 数据集的 2D“热图”。我的 x 和 y 值表示蛋白质中的氨基酸残基，因此只能是整数。当我放大时...

我的 python 脚本使用 matplotlib 绘制 x、y、z 数据集的 2D“热图”。我的 x 和 y 值表示蛋白质中的氨基酸残基，因此只能是整数。当我放大绘图时，它看起来像这样：

2D heat map with float tick marks

正如我所说的，xy 轴上的浮点值对我的数据没有意义，因此我希望它看起来像这样：enter image description here

有什么想法可以实现这一点吗？这是生成图表的代码： 

def plotDistanceMap(self):
    # Read on x,y,z
    x = self.currentGraph['xData']
    y = self.currentGraph['yData']
    X, Y = numpy.meshgrid(x, y)
    Z = self.currentGraph['zData']
    # Define colormap
    cmap = colors.ListedColormap(['blue', 'green', 'orange', 'red'])
    cmap.set_under('white')
    cmap.set_over('white')
    bounds = [1,15,50,80,100]
    norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
    # Draw surface plot
    img = self.axes.pcolor(X, Y, Z, cmap=cmap, norm=norm)
    self.axes.set_xlim(x.min(), x.max())
    self.axes.set_ylim(y.min(), y.max())
    self.axes.set_xlabel(self.currentGraph['xTitle'])
    self.axes.set_ylabel(self.currentGraph['yTitle'])
    # Cosmetics
    #matplotlib.rcParams.update({'font.size': 12})
    xminorLocator = MultipleLocator(10)
    yminorLocator = MultipleLocator(10)
    self.axes.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)
    self.axes.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)
    self.axes.tick_params(direction='out', length=6, width=1)
    self.axes.tick_params(which='minor', direction='out', length=3, width=1)
    self.axes.xaxis.labelpad = 15
    self.axes.yaxis.labelpad = 15
    # Draw colorbar
    colorbar = self.figure.colorbar(img, boundaries = [0,1,15,50,80,100], 
                                    spacing = 'proportional',
                                    ticks = [15,50,80,100], 
                                    extend = 'both')
    colorbar.ax.set_xlabel('Angstrom')
    colorbar.ax.xaxis.set_label_position('top')
    colorbar.ax.xaxis.labelpad = 20
    self.figure.tight_layout()      
    self.canvas.draw()
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  • 引用 11楼

    只需将索引转换 i 为字符串即可获得以下解决方案： 

        import matplotlib.pyplot as plt
    import time

    datay = [1,6,8,4] # Just an example
    datax = []
    
    # In the following for loop datax in the end will have the same size of datay, 
    # can be changed by replacing the range with wathever you need
    for i in range(len(datay)):
        # In the following assignment statement every value in the datax 
        # list will be set as a string, this solves the floating point issue
        datax += [str(1 + i)]

    a = plt

    # The plot function sets the datax content as the x ticks, the datay values
    # are used as the actual values to plot
    a.plot(datax, datay)

    a.show()
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