Python Matplotlib极坐标打印：以度为单位显示极坐标记号，十进制格式

我试图在Matplotlib中的极扇形图上，按照指定的格式（即小数点后两位的浮点）以度标记记号，但这两种标记都不受明确支持

我可以将记号标记为度数或带有指定小数点的，但不能同时标记两者。请注意，Matplotlib默认为以度为单位的记号：

但是，在我使用

ax.xaxis.set\u major\u formatter（）

对记号应用了一种格式后，弧度反而显示出来：

如何在指定十进制格式的同时强制执行学位格式

注意：将记号转换为度（例如，

numpy.rad2deg

）不起作用，因为

ax.set_xticks（）

仅将参数解释为弧度（但Matplotlib默认情况下将其显示为度…）

示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter

minTheta = 0.42; maxTheta = 0.55

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

#create four tick labels (in radians) dynamically based on the theta range
ticks = np.linspace(minTheta, maxTheta, 4)

ax.set_xticks(ticks)

#disable or enable the following line to change the tick display format*************
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f'))

#Adjust the sector window: you must call these AFTER setting the ticks, since setting the ticks
#actually adjusts the theta range window. This must be in degrees.
ax.set_thetamin(np.rad2deg(minTheta))
ax.set_thetamax(np.rad2deg(maxTheta))

---

极坐标图的内部单位为弧度。因此，记号的位置以弧度表示，这些是需要格式化的数字。您可以使用

函数格式化程序

执行此操作

rad2fmt = lambda x,pos : f"{np.rad2deg(x):.2f}°"
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(rad2fmt))

完整的示例如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

minTheta = 0.42; maxTheta = 0.55

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

#create four tick labels (in radians) dynamically based on the theta range
ticks = np.linspace(minTheta, maxTheta, 4)
ax.set_xticks(ticks)

#disable or enable the following line to change the tick display format*
rad2fmt = lambda x,pos : f"{np.rad2deg(x):.2f}°"
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(rad2fmt))

#Adjust the sector window: you must call these AFTER setting the ticks, since setting the ticks
#actually adjusts the theta range window. And it must be in degrees.
ax.set_thetamin(np.rad2deg(minTheta))
ax.set_thetamax(np.rad2deg(maxTheta))

plt.show()

---

或者，您可以利用。这里

xmax

是对应于100%的值。根据您对百分比的转换，100%将对应于

np.pi*100/180

的弧度值

我通过注释

#

突出显示添加的三行代码

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从matplotlib.ticker import PercentFormatter#这正是我想要做的。感谢您的解释和示例！既然你擅长MPL——你知道为什么四个想要的记号中只有三个显示在样本楔块上吗？缺少记号是一个舍入问题。您可以使用
minTheta=0.42001
或
minTheta=0.41999
。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter # <---


minTheta = 0.42; maxTheta = 0.55

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

ticks = np.linspace(minTheta, maxTheta, 4)
ax.set_xticks(ticks)

ax.set_thetamin(np.rad2deg(minTheta))
ax.set_thetamax(np.rad2deg(maxTheta))

xmax = np.pi*100/180 # <---
ax.xaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(xmax, decimals=2)) # <---