添加自定义刻度和标签

Question

我想在matplotlib中添加一个自定义的主要刻度和标签。一个常见的用法是在位置math.pi添加一个标签，标签内容是"$\pi$"。我的目标是保留其他的刻度不变：我希望保留之前选择的原始主要和次要刻度的格式，只是在此基础上增加这个额外的刻度和标签。我已经找到了一种方法（也在这些论坛上看到过相关帖子）来添加这个刻度：

list_loc=list(ax.xaxis.get_majorticklocs())
list_loc.append(pos)
list_loc.sort()
ax.xaxis.set_ticks(list_loc)

我遇到的问题是标签。我尝试用ax.xaxis.get_majorticklabels()来获取标签，但这给我返回的是一个matplotlib.text.Text的列表，我不太知道该怎么处理。我的想法是获取标签的字符串列表，添加新的标签（放在正确的位置），然后用ax.xaxis.set_ticklabels(list_label)的方式来设置，类似于刻度的位置。

Answer 1

我虽然来得有点晚，但这里有我的解决方案，它可以保留原来的自动刻度位置和格式（或者你在坐标轴上设置的任何定位器/格式化器），并且简单地添加新的刻度。这个方案在你移动视图时也能正常工作，比如在图形界面中拖动或缩放。

我基本上实现了一个新的定位器和一个新的格式化器，它们会连接到原来的那些。

import matplotlib.ticker as mticker
class AdditionalTickLocator(mticker.Locator):
    '''This locator chains whatever locator given to it, and then add addition custom ticks to the result'''
    def __init__(self, chain: mticker.Locator, ticks) -> None:
        super().__init__()
        assert chain is not None
        self._chain = chain
        self._additional_ticks = np.asarray(list(ticks))

    def _add_locs(self, locs):
        locs = np.unique(np.concatenate([
            np.asarray(locs),
            self._additional_ticks
        ]))
        return locs

    def tick_values(self, vmin, vmax):
        locs = self._chain.tick_values(vmin, vmax)
        return self._add_locs(locs)

    def __call__(self):
        # this will call into chain's own tick_values,
        # so we also add ours here
        locs = self._chain.__call__()
        return self._add_locs(locs)

    def nonsingular(self, v0, v1):
        return self._chain.nonsingular(v0, v1)
    def set_params(self, **kwargs):
        return self._chain.set_params(**kwargs)
    def view_limits(self, vmin, vmax):
        return self._chain.view_limits(vmin, vmax)


class AdditionalTickFormatter(mticker.Formatter):
    '''This formatter chains whatever formatter given to it, and
    then does special formatting for those passed in custom ticks'''
    def __init__(self, chain: mticker.Formatter, ticks) -> None:
        super().__init__()
        assert chain is not None
        self._chain = chain
        self._additional_ticks = ticks

    def __call__(self, x, pos=None):
        if x in self._additional_ticks:
            return self._additional_ticks[x]
        res = self._chain.__call__(x, pos)
        return res

    def format_data_short(self, value):
        if value in self._additional_ticks:
            return self.__call__(value)
        return self._chain.format_data_short(value)

    def get_offset(self):
        return self._chain.get_offset()
    
    def _set_locator(self, locator):
        self._chain._set_locator(locator)

    def set_locs(self, locs):
        self._chain.set_locs(locs)

这两个可以像其他定位器/格式化器一样直接使用，或者通过这个小助手方法来使用。

def axis_add_custom_ticks(axis, ticks):
    locator = axis.get_major_locator()
    formatter = axis.get_major_formatter()
    axis.set_major_locator(AdditionalTickLocator(locator, ticks.keys()))
    axis.set_major_formatter(AdditionalTickFormatter(formatter, ticks))

示例用法：

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0,10,1000)
ax.plot(x,np.exp(-(x-np.pi)**2))

axis_add_custom_ticks(ax.xaxis, {
    np.pi: '$\pi$'
})

Answer 2

这就是我通常的做法，虽然我从来没有对这个方法感到完全满意。可能还有更好的办法，不需要调用 draw()。

fig,ax=plt.subplots()
x=linspace(0,10,1000)
x.plot(x,exp(-(x-pi)**2))
plt.draw() # this is required, or the ticklabels may not exist (yet) at the next step
labels = [w.get_text() for w in ax.get_xticklabels()]
locs=list(ax.get_xticks())
labels+=[r'$\pi$']
locs+=[pi]
ax.set_xticklabels(labels)
ax.set_xticks(locs)
ax.grid()
plt.draw()