matplotlib y轴不要小数

您可以使用 `plt.gca().yaxis.set_major_formatter()` 方法来设置 y 轴的格式，以便不显示小数。以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1.5, 2.7, 3.9, 4.6, 5.1]

# 绘制图形
plt.plot(x, y)

# 设置 y 轴格式
plt.gca().yaxis.set_major_formatter('{:.0f}'.format)

# 显示图形
plt.show()

其中 `'{:.0f}'.format` 表示格式化 y 轴标签，保留整数部分，不显示小数。您可以根据需要自定义格式。

相关问题

matplotlib的y轴标显示百分数

可以使用matplotlib.ticker模块中的PercentFormatter类来将y轴标签格式化为百分数，并设置其精度和符号：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mtick

# 生成示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0.123, 0.256, 0.389, 0.512, 0.645]

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 设置y轴标签格式
fmt = '%.0f%%'  # 百分数格式，精度为0
yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)
ax.yaxis.set_major_formatter(yticks)

plt.show()

以上代码会生成一张包含示例数据的折线图，并将y轴标签格式化为百分数，精度为0，即显示整数部分。如果需要显示小数部分，可以将百分数格式中的0替换为想要的精度。

python画图坐标轴不出现小数,在matplotlib图的轴上显示小数位和科学计数法

要在Matplotlib图的轴上显示小数位和科学计数法，可以使用Matplotlib的ticker模块和formatter模块。

下面是一个例子，展示如何在Matplotlib图的轴上显示小数位和科学计数法:

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

#生成一些测试数据
x = np.linspace(0, 100, 101)
y = np.sin(x)

#创建一个图形对象
fig, ax = plt.subplots()

#设置x轴和y轴的范围
ax.set_xlim(0, 100)
ax.set_ylim(-1, 1)

#设置x轴的刻度
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(5))

#设置y轴的刻度
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(0.5))
ax.yaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.25))

#设置x轴和y轴的格式化器
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%.0f'))
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%.2f'))

#绘制曲线
ax.plot(x, y)

#显示图形
plt.show()

在上面的例子中，我们使用`ticker.FormatStrFormatter()`函数来设置x轴和y轴的格式化器。`'%.0f'`表示将x轴的值格式化为整数，而`'%.2f'`表示将y轴的值格式化为2位小数。

如果要在Matplotlib图的轴上显示科学计数法，可以使用`ticker.ScalarFormatter()`函数，如下所示:

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

#生成一些测试数据
x = np.linspace(0, 100, 101)
y = np.exp(x)

#创建一个图形对象
fig, ax = plt.subplots()

#设置x轴和y轴的范围
ax.set_xlim(0, 100)
ax.set_ylim(0, 1e10)

#设置x轴的刻度
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(5))

#设置y轴的刻度
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.LogLocator(base=10, numticks=15))

#设置x轴和y轴的格式化器
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%.0f'))
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter())

#绘制曲线
ax.plot(x, y)

#显示图形
plt.show()

在上面的例子中，我们使用`ticker.ScalarFormatter()`函数来设置y轴的格式化器，使其显示科学计数法。`ticker.LogLocator()`函数设置y轴的刻度为对数刻度，`base=10`表示以10为底数，`numticks=15`表示显示15个刻度。