plt.ticklabel_format(axis="x", style="sci", scilimits=(-4, 0))生成图x不是科学计数法

时间: 2024-02-23 08:57:07 浏览: 14
这个问题可能是由于以下几个原因造成的: 1. `plt.ticklabel_format(axis="x", style="sci", scilimits=(-4, 0))` 只是设置了坐标轴刻度标签的显示方式,但并没有对坐标轴上的数值进行修改。你需要在设置刻度标签的同时,将坐标轴上的数值也进行相应的修改。 2. 你可能没有正确地调用 `plt.ticklabel_format()` 方法。请确保你调用该方法的代码被放置在绘图代码之前。 3. 可能是你的数据太小或太大,无法以科学计数法表示。你可以尝试调整 `scilimits` 参数的值,或者使用其他的格式化方式。 你可以检查以上原因,并尝试对代码进行相应的修改,看看能否解决问题。如果仍然无法解决,请提供更多的代码和数据信息,以便更好地帮助你解决问题。
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plt.ticklabel_format(axis="x", style="sci", scilimits=(-4,0))无效

`plt.ticklabel_format()` 函数用于设置坐标轴的刻度标签格式,其中 `axis` 参数指定要设置的坐标轴,`style` 参数指定使用的格式,`scilimits` 参数用于限制使用科学计数法显示的范围。 如果在使用 `plt.ticklabel_format()` 函数时,设置无效,可能有以下几种原因: 1. 未正确导入 Matplotlib 库 在使用 Matplotlib 的函数之前,需要先导入 Matplotlib 库。如果没有正确导入 Matplotlib 库,就无法使用 `plt.ticklabel_format()` 函数,导致设置无效。 可以使用以下代码导入 Matplotlib 库: ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 没有正确指定需要设置的坐标轴 在使用 `plt.ticklabel_format()` 函数时,需要指定要设置的坐标轴。如果没有正确指定坐标轴,就会导致设置无效。 可以使用以下代码指定 x 轴: ```python plt.ticklabel_format(axis="x", style="sci", scilimits=(-4, 0)) ``` 如果要设置 y 轴,可以将 `axis` 参数改为 `"y"`。 3. 设置的范围不正确 `scilimits` 参数用于限制使用科学计数法显示的范围。如果设置的范围不正确,也会导致设置无效。例如,如果设置的范围为 `(-4, 0)`,但数据的范围超出了这个范围,就会导致设置无效。 可以根据数据的范围调整 `scilimits` 参数的值,或者使用默认值 `(0, 0)`。

plt.ticklabel_format(style='sci',scilimits=(0,0),axis='x')生成图不是科学技术发

根据你提供的代码,`plt.ticklabel_format(style='sci',scilimits=(0,0),axis='x')` 应该可以将 x 轴的刻度标签显示为科学计数法。如果你的图形并没有显示为科学计数法,可能是以下几个原因导致的: 1. 你的数据可能太小或太大,无法以科学计数法表示。你可以尝试调整 `scilimits` 参数的值,或者使用其他的格式化方式。 2. 你可能没有正确地调用 `plt.ticklabel_format()` 方法。请确保你调用该方法的代码被放置在绘图代码之前。 3. 可能是你的 matplotlib 版本不支持科学计数法显示。你可以尝试升级 matplotlib 版本或者使用其他的可视化库。 你可以检查以上原因,并尝试对代码进行相应的修改,看看能否解决问题。如果仍然无法解决,请提供更多的代码和数据信息,以便更好地帮助你解决问题。

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LSR原数值非常大,可是在最后呈现出来的图表中y轴数值特别的小,我觉得y轴数值标注不准确,请帮助我改进这个代码:import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个函数,用于将实际控制人性质分类为国有和非国有 def gov_or_not(x): gov_list = [1100, 2000, 2100, 2120] if x in gov_list: return '国有' else: return '非国有' # 将实际控制人性质进行分类 df['ownership'] = df['实际控制人性质'].apply(gov_or_not) # 按照企业性质和年份进行分组,计算LSR的均值 lsr_mean = df.groupby(['ownership', '年份'])['LSR'].mean().reset_index() # 绘制散点图和折线图 plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], label='国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], linestyle='-', color='blue') plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], label='非国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], linestyle='-', color='green') plt.xticks(range(2008, 2022, 1)) plt.ylim(0, 200000000000) # 设置y轴范围 # 使用科学计数法表示 y 轴的数值 plt.ticklabel_format(style='sci', axis='y', scilimits=(0, 0)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 plt.xlabel('年份') plt.ylabel('LSR') plt.legend() plt.show()

详细解释以下代码:#2 import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个函数,用于将实际控制人性质分类为国有和非国有 def gov_or_not(x): gov_list = [1100, 2000, 2100, 2120] if x in gov_list: return '国有' else: return '非国有' # 将实际控制人性质进行分类 df['ownership'] = df['实际控制人性质'].apply(gov_or_not) # 按照企业性质和年份进行分组,计算LSR的均值 lsr_mean = df.groupby(['ownership', '年份'])['LSR'].mean().reset_index() # 绘制散点图和折线图 plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], label='国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], linestyle='-', color='blue') plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], label='非国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], linestyle='-', color='green') plt.xticks(range(2008, 2022, 1)) plt.ylim(0, 200000000000) # 设置y轴范围 # 使用科学计数法表示 y 轴的数值 plt.ticklabel_format(style='sci', axis='y', scilimits=(0, 0)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 plt.xlabel('年份') plt.ylabel('LSR') plt.legend() plt.show()

改进以下代码,我想让x轴坐标以1为间隔,且我觉得y轴的数字标注不正确,请帮助我改进:import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个函数,用于将实际控制人性质分类为国有和非国有 def gov_or_not(x): gov_list = [1100, 2000, 2100, 2120] if x in gov_list: return '国有' else: return '非国有' # 将实际控制人性质进行分类 df['ownership'] = df['实际控制人性质'].apply(gov_or_not) # 按照企业性质和年份进行分组,计算LSR的均值 lsr_mean = df.groupby(['ownership', '年份'])['LSR'].mean().reset_index() # 绘制散点图和折线图 plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], label='国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], linestyle='-', color='blue') plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], label='非国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], linestyle='-', color='green') plt.xlim(2008, 2021) # 设置x轴范围 plt.ylim(0, 200000000000) # 设置y轴范围 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 plt.xlabel('年份') plt.ylabel('LSR') plt.legend() plt.show()

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