我使用哪个 Matplotlib 格式说明符来使轮廓标签尽可能简洁？

Question

所以我正在做一个带有内联标签的等高线图。标签应尽可能简洁。到目前为止，我正在使用：

import matplotlib.pyplot as plt
CS = plt.contour(dat, [2e6, 5e8, 8e11], norm = LogNorm(vmin=cutoff))
plt.clabel(CS, fontsize=9, inline=1, fmt="%.0g")

这导致标签像

2e-06 5e+08 8e+11

我认为指数中不应该有前导零，如果指数为正，则应省略 sing，即上面的示例应为：

2e-6 5e8 2e11

我可以使用什么格式说明符或格式化程序函数来实现这一点？

Answer 1

为了根据您的意愿格式化轮廓标签（clabels），您可以使用格式化程序实例作为参数fmt。

例如，要拥有漂亮的标签，您可以使用 a LogFormatterSciNotation，它给出

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

x = np.linspace(-6,7, 100)
X,Y = np.meshgrid(x,x)
dat = np.exp(-(X-2)**2-(Y-2)**2)*  15e12

cutoff = 1e6
CS = plt.contour(dat, [2e6, 5e8, 8e11], norm = matplotlib.colors.LogNorm(vmin=cutoff))
fmt = matplotlib.ticker.LogFormatterSciNotation()
fmt.create_dummy_axis()
plt.clabel(CS, fontsize=9, inline=1, fmt=fmt)

plt.show()

这里的 clabels 有点大，所以实际上可能不符合所需的内容。除了 Formatter 实例，还可以使用普通函数，该函数接受一个值作为输入并返回一个格式化的字符串。

因此，下面是一个通过删除加号和不必要的零来格式化数字的函数：

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

x = np.linspace(-6,7, 100)
X,Y = np.meshgrid(x,x)
dat = np.exp(-(X-2)**2-(Y-2)**2)*  15e12

cutoff = 1e6
CS = plt.contour(dat, [2e6, 5e8, 8e11], norm = matplotlib.colors.LogNorm(vmin=cutoff))

def func(x):
    s = "%.0g" % x
    if "e" in s:
        tup = s.split('e')
        significand = tup[0].rstrip('0').rstrip('.')
        sign = tup[1][0].replace('+', '')
        exponent = tup[1][1:].lstrip('0')
        s = ('%se%s%s' % (significand, sign, exponent)).rstrip('e')    
    return s

plt.clabel(CS, fontsize=9, inline=1, fmt=func) 

plt.show()