Escala do Matplotlib

Os marcadores de escala são as marcas que representam os pontos de dados no eixo. Até agora, o Matplotlib tomou automaticamente o controle da tarefa de intervalos de eixo em todos os nossos exemplos anteriores. O localizador e o formatador de escala padrão do Matplotlib são suficientes em muitos casos comuns. Pode-se explicitamente mencionar a posição e a etiqueta das linhas de escala para atender a requisitos específicos.

xticks() e yticks() funções aceitam objetos de lista como parâmetros. Os elementos da lista representam as posições onde os marcadores de escala serão exibidos.

# Nome do arquivo: example.py
# Direitos autorais:　2020 By w3codebox
# Autor por: pt.oldtoolbag.com
# Data:　2020-08-08
ax.set_xticks([2,4,6,8,10])

Este método usará marcadores de escala para os pontos de dados em posições específicas. Da mesma forma, as etiquetas correspondentes às linhas de escala podem ser configuradas respectivamente pelos funções set_xlabels() e set_ylabels().

# Nome do arquivo: example.py
# Direitos autorais:　2020 By w3codebox
# Autor por: pt.oldtoolbag.com
# Data:　2020-08-08
ax.set_xlabels(['two', 'four', 'six', 'eight', 'ten'])

Ele exibirá etiquetas de texto abaixo dos marcadores no eixo x. O seguinte exemplo demonstra o uso de linhas de escala e etiquetas.

Exemplo de código -

# Nome do arquivo: example.py
# Direitos autorais:　2020 By w3codebox
# Autor por: pt.oldtoolbag.com
# Data:　2020-08-08
#!　/usr/bin/env python
　#coding=utf-8
　import matplotlib.pyplot as plt
　import numpy as np
　import math
　plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Passo um (substituir sans-serif字体)
　plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # O texto original foi extraído de 【立地货】，para a转载请联系作者获得 autorização，非商业请保留原文链接：
　x = np.arange(0, math.pi)*2, 0.05)
　fig = plt.figure()
　ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # eixo principal
　y = np.sin(x)
　ax.plot(x, y)
　ax.set_xlabel('Ângulo')
　ax.set_title('Seno')
　ax.set_xticks([0,2,4,6])
　ax.set_xticklabels(['zero','dois','quatro','seis'])
　ax.set_yticks([-1,0,1])
　plt.show()

Execute o código de exemplo acima para obter o seguinte resultado -