Python matplotlib：重新缩放轴标签

我使用了from

sklearn.preprocessing

在X轴和Y轴上缩放数据，将数据压缩到

-2

。当我绘制这些数据时，我希望原始的缩放比例可以在记号上使用

我的代码如下所示：

scale(readings_array, copy=False)
plt.plot(readings_array)
ax = plt.gca()
ax.set_xticklabels(np.arange(0,24))
plt.ylabel("Total Traffic Volume")
plt.xlabel("Time")
plt.show()

这看起来像：

scale(readings_array, copy=False)
plt.plot(readings_array)
ax = plt.gca()
ax.set_xticklabels(np.arange(0,24))
plt.ylabel("Total Traffic Volume")
plt.xlabel("Time")
plt.show()

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我真正想要的是XLabel在一天中的几个小时内为0->24（最小值为0），而YLabel为0->600

我的第一个答案是：只保留原始数据的副本。这是最简单、最具蟒蛇式的答案

scaled_array = scale(readings_array, copy=True)
# do stuff like learning with scaled_array
plt.plot(readings_array)

如果您试图避免复制数据。使用

StandardScaler（）

而不是

scale（）

。使用缩放数据时，您可以

逆变换（）

数据：

scaler = sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=False)
readings_array = scaler.fit_transform( readings_array )
# do stuff with scaled data
readings_for_plotting = scaler.inverse_transform( readings_array )

或者使用缩放因子创建x_记号和x_记号标签：

my_xtick_labels = np.arange(0,25)
my_xticks = (my_xticks*scaler.std_) + scaler.mean_
plt.set_xticks( my_xticks )
plt.set_xticklables( my_xtick_labels )

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很抱歉我的拼写错误。

我使用了第一个建议，非常简单，我喜欢！