如何以pi（Python）的倍数设置轴刻度（matplotlib）

我想用Python绘制一个图，并用pi的倍数显示x范围的刻度

有没有一个好方法可以做到这一点，而不是手动

我正在考虑使用matplotlib，但其他选项也可以

编辑3:EL_DON的解决方案对我来说是这样的：

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

f,ax=plt.subplots(figsize=(20,10))
x=np.linspace(-10*np.pi, 10*np.pi,1000)
y=np.sin(x)

ax.plot(x/np.pi,y)

ax.xaxis.set_major_formatter(tck.FormatStrFormatter('%g $\pi$'))
ax.xaxis.set_major_locator(tck.MultipleLocator(base=1.0))

plt.style.use("ggplot")


plt.show()

给予：

编辑2（在编辑3中解决！）：EL_DON的答案似乎不适合我：

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

f,ax=plt.subplots(figsize=(20,10))
x=np.linspace(-10*np.pi, 10*np.pi)
y=np.sin(x)

ax.plot(x/np.pi,y)

ax.xaxis.set_major_formatter(tck.FormatStrFormatter('%g $\pi$'))
ax.xaxis.set_major_locator(tck.MultipleLocator(base=1.0))

plt.style.use("ggplot")

plt.show()

给我

看起来真的不对

f,ax=plt.subplots(1)
x=linspace(0,3*pi,1001)
y=sin(x)
ax.plot(x/pi,y)
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%g $\pi$'))
ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.MultipleLocator(base=1.0))

我使用了以下答案中的信息：

尽管圣人试图做到这一点，但其灵感来源于

编辑：我对其进行了推广，允许您提供分母、单位值和单位的LaTeX标签作为可选参数。如果您觉得有帮助的话，会包含一个类定义

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def multiple_formatter(denominator=2, number=np.pi, latex='\pi'):
    def gcd(a, b):
        while b:
            a, b = b, a%b
        return a
    def _multiple_formatter(x, pos):
        den = denominator
        num = np.int(np.rint(den*x/number))
        com = gcd(num,den)
        (num,den) = (int(num/com),int(den/com))
        if den==1:
            if num==0:
                return r'$0$'
            if num==1:
                return r'$%s$'%latex
            elif num==-1:
                return r'$-%s$'%latex
            else:
                return r'$%s%s$'%(num,latex)
        else:
            if num==1:
                return r'$\frac{%s}{%s}$'%(latex,den)
            elif num==-1:
                return r'$\frac{-%s}{%s}$'%(latex,den)
            else:
                return r'$\frac{%s%s}{%s}$'%(num,latex,den)
    return _multiple_formatter
​
class Multiple:
    def __init__(self, denominator=2, number=np.pi, latex='\pi'):
        self.denominator = denominator
        self.number = number
        self.latex = latex
​
    def locator(self):
        return plt.MultipleLocator(self.number / self.denominator)
​
    def formatter(self):
        return plt.FuncFormatter(multiple_formatter(self.denominator, self.number, self.latex))

这可以非常简单地使用，无需任何参数：

x = np.linspace(-np.pi, 3*np.pi,500)
plt.plot(x, np.cos(x))
plt.title(r'Multiples of $\pi$')
ax = plt.gca()
ax.grid(True)
ax.set_aspect(1.0)
ax.axhline(0, color='black', lw=2)
ax.axvline(0, color='black', lw=2)
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 2))
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 12))
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(multiple_formatter()))
plt.show()

或者它可以以更复杂的方式使用：

tau = np.pi*2
den = 60
major = Multiple(den, tau, r'\tau')
minor = Multiple(den*4, tau, r'\tau')
x = np.linspace(-tau/60, tau*8/60,500)
plt.plot(x, np.exp(-x)*np.cos(60*x))
plt.title(r'Multiples of $\tau$')
ax = plt.gca()
ax.grid(True)
ax.axhline(0, color='black', lw=2)
ax.axvline(0, color='black', lw=2)
ax.xaxis.set_major_locator(major.locator())
ax.xaxis.set_minor_locator(minor.locator())
ax.xaxis.set_major_formatter(major.formatter())
plt.show()

---

如果要避免在plot命令中用x除以pi，可以使用而不是FormatStrFormatter稍微调整：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter, MultipleLocator

fig,ax = plt.subplots()

x = np.linspace(-5*np.pi,5*np.pi,100)
y = np.sin(x)/x
ax.plot(x,y)
#ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%g $\pi$'))
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(
   lambda val,pos: '{:.0g}$\pi$'.format(val/np.pi) if val !=0 else '0'
))
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(base=np.pi))

plt.show()

给出以下图像：

将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
x=np.linspace（0,3*np.pi，1001）
plt.ylim（-3,3）
plt.xlim（0,4*np.pi）
平面图（x，np.sin（x））
勾选位置=[0，np.pi，2*np.pi]
标签=['0'、'$\pi$'、'$2\pi$']
plt.xticks（勾选位置、标签）

---

pi分数的解决方案：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import rc
rc('text', usetex=True) # Use LaTeX font

import seaborn as sns
sns.set(color_codes=True)

绘制您的函数：

修改栅格的范围，使其与pi值相对应：

更改轴标签：

我创建了一个类似Scott Centoni的答案的格式化程序和定位器实例

"""Show a simple example of using MultiplePi."""

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplot_fmt_pi import MultiplePi

fig = plt.figure(figsize=(4*np.pi, 2.4))
axes = fig.add_subplot(111)
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 512)
axes.plot(x, np.sin(x))

axes.grid(True)
axes.axhline(0, color='black', lw=2)
axes.axvline(0, color='black', lw=2)
axes.set_title("MultiplePi formatting")

pi_manager = MultiplePi(2)
axes.xaxis.set_major_locator(pi_manager.locator())
axes.xaxis.set_major_formatter(pi_manager.formatter())

plt.tight_layout()
plt.savefig("./pi_graph.png", dpi=120)

---

@Zubo如果这回答了你的问题，你应该接受它作为答案answer@scicalculator是的，现在它实际上显示了一些错误，所以我正在研究itOk，所以我尝试了一些轻微的修改，出现了一些奇怪的行为-我不知道这是从哪里来的。在编辑中发布了它。有人有办法不必先将x除以π吗？@EL_don我找到了一种不必先将x除以的方法，并将其作为另一个答案写了出来。由于邻域空间中没有足够的点数，所以没有解决这个问题。请尝试

x=np.linspace（-10*np.pi，10*np.pi，1001）

1001应该足够大，看起来很平滑。@EL_DON，是的，谢谢，就是这样！现在有一个更好的答案。我建议将被接受的答案改为@ScottCentoni的答案。我认为在@Zubo中有一个解决方案。虽然，我不知道他们把它作为一个单独的文件，而不是将函数合并到包中。奇怪的另外，被迫使用他们的

cos

实现而不是numpy的实现也不太好。如果用户意外地绘制出大量数据，while循环是否会造成麻烦？它可能不止一次地调用tick格式化程序，如果tick是1e16、2e16等，或者是因为它被意外地用在了错误的绘图上，这会阻塞一分钟吗？不，没关系。必须禁用主定位器和次定位器才能转到大x（否则，在到达格式化程序之前，会出现异常，因此可以返回并修复试图在大x范围内使用此定位器的代码）。然后在我的笔记本电脑上执行时间不到100毫秒，甚至到3e16。最后一个刻度为95492965855137200 pi/3.：）如果您尝试在主刻度中进行小增量，则有一个限制。也就是说，将4改为18或其他值，而不是

ax.xaxis.set\u major\u locator（plt.multiplelotator（np.pi/4））

。由于

den=12

，它的格式不好。也许可以将

den

更改为60，以支持更多的刻度增量选择。（我之所以要这样做，是因为我制作了一个函数，它将主刻度增量和次刻度增量作为参数，而不是仅设置为pi/4和pi/12）是的，这也让我感到困扰，所以我将它变得更一般。现在，您可以选择所需的分母，或者选择pi以外的其他值。

ax.set_xticks(np.arange(0, 2*np.pi+0.01, np.pi/4))

labels = ['$0$', r'$\pi/4$', r'$\pi/2$', r'$3\pi/4$', r'$\pi$',
          r'$5\pi/4$', r'$3\pi/2$', r'$7\pi/4$', r'$2\pi$']
ax.set_xticklabels(labels)

"""Show a simple example of using MultiplePi."""

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplot_fmt_pi import MultiplePi

fig = plt.figure(figsize=(4*np.pi, 2.4))
axes = fig.add_subplot(111)
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 512)
axes.plot(x, np.sin(x))

axes.grid(True)
axes.axhline(0, color='black', lw=2)
axes.axvline(0, color='black', lw=2)
axes.set_title("MultiplePi formatting")

pi_manager = MultiplePi(2)
axes.xaxis.set_major_locator(pi_manager.locator())
axes.xaxis.set_major_formatter(pi_manager.formatter())

plt.tight_layout()
plt.savefig("./pi_graph.png", dpi=120)