plot 刻度不用科学计数

时间: 2023-10-29 19:55:51 浏览: 33
你可以使用 matplotlib 库来修改 plot 图表的刻度,以避免科学计数法的显示。下面是一个示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1000, 2000, 3000, 4000, 5000] # 创建图表 plt.plot(x, y) # 关闭科学计数法 plt.ticklabel_format(style='plain') # 显示图表 plt.show() ``` 这段代码会绘制一条简单的折线图,并将刻度更改为非科学计数法显示。你可以根据自己的需求修改 x 轴和 y 轴的数据。注意,这里的 `plt` 是 matplotlib.pyplot 的别名,确保你已经正确导入了 matplotlib 库。
相关问题

matlab 科学计数法

要在 MATLAB 中使用科学计数法来显示坐标轴刻度标签,可以使用`matlab.lang`中的函数来实现。具体步骤如下: 1. 首先,确保你的数据已经加载到 MATLAB 中。 2. 使用`plot`函数绘制你的图形。 3. 使用`set(gca,'YTickLabel',sprintf('%.1f|', get(gca,'YTick')))`命令来将 Y 轴刻度标签转换为科学计数法。这将把刻度标签格式化为带有一个小数位数的科学计数法表示。 4. 如果你想显示 x10 和指数的文本,请使用`text`函数将文本添加到图形中。例如,`text(x,y,'x10')`和`text(x,y,'3')`可以添加 "x10" 和 "3" 到指定的坐标位置。 通过这些步骤,你可以在 MATLAB 中使用科学计数法来显示坐标轴刻度标签。请注意,根据你的具体需求,你可以修改代码中的坐标位置和文本内容来实现你想要的效果。

matlab横轴科学计数法

在 MATLAB 中,可以使用 `xtickformat` 函数来设置横轴的科学计数法显示。以下是一个示例: ```matlab % 创建一个示例的图形 x = logspace(-8, 0, 100); y = sin(x); plot(x, y) % 设置横轴为科学计数法 set(gca, 'XtickLabel', sprintf('%0.1e|', get(gca, 'XTick'))) ``` 在上面的代码中,我们首先创建了一个示例的图形(在这里是一个对数坐标下的正弦函数图形)。然后,我们使用 `set` 函数和 `gca` 函数来设置横轴的刻度标签。`sprintf('%0.1e|', get(gca, 'XTick'))` 这一行代码将横轴刻度值格式化为科学计数法,并将其设置为横轴的刻度标签。 你可以根据需要调整代码中的参数来满足你的要求。希望对你有帮助!

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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()

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()

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