Cambiando la escala de la gráfica por un factor en matplotlib

Question

Estoy creando una trama en python. ¿Hay alguna manera de volver a escalar el eje por un factor? Los comandos yscale y xscale solo me permiten desactivar la escala de registro.

Editar:
Por ejemplo. Si tengo un gráfico donde las escalas x van de 1 nm a 50 nm, la escala x variará de 1x10^(- 9) a 50x10^(- 9) y quiero que cambie de 1 a 50. Por lo tanto, desea que la función plot para dividir los valores de x colocados en el terreno por 10^(- 9)

Answer 1

En lugar de cambiar las garrapatas, por qué no cambiar las unidades en su lugar? Haga una matriz separada X de valores x cuyas unidades están en nm. ¡De esta manera, cuando tramas los datos ya está en el formato correcto! Solo asegúrese de agregar un xlabel para indicar las unidades (que deben siempre hacerse de todos modos).

from pylab import * 

# Generate random test data in your range 
N = 200 
epsilon = 10**(-9.0) 
X = epsilon*(50*random(N) + 1) 
Y = random(N) 

# X2 now has the "units" of nanometers by scaling X 
X2 = (1/epsilon) * X 

subplot(121) 
scatter(X,Y) 
xlim(epsilon,50*epsilon) 
xlabel("meters") 

subplot(122) 
scatter(X2,Y) 
xlim(1, 50) 
xlabel("nanometers") 

show() 

Answer 2

para establecer el rango del eje x, se puede utilizar set_xlim(left, right), here are the docs

actualización:

Parece que quieres una trama idéntica, pero solo cambias los 'valores de tilde', puedes hacer eso obteniendo los valores de tilde y luego simplemente cambiándolos a lo que quieras. Así que para su necesidad sería así:

ticks = your_plot.get_xticks()*10**9 
your_plot.set_xticklabels(ticks) 

Answer 3

Como usted ha notado, xscale y yscale no es compatible con un simple re-escalado lineal (por desgracia). Como alternativa a la respuesta de enganchado, en lugar de jugar con los datos, se puede engañar a las etiquetas de este modo:

ticks = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x*scale)) 
ax.xaxis.set_major_formatter(ticks) 

Un ejemplo completo con tanto x como y escalamiento:

import numpy as np 
import pylab as plt 
import matplotlib.ticker as ticker 

# Generate data 
x = np.linspace(0, 1e-9) 
y = 1e3*np.sin(2*np.pi*x/1e-9) # one period, 1k amplitude 

# setup figures 
fig = plt.figure() 
ax1 = fig.add_subplot(121) 
ax2 = fig.add_subplot(122) 
# plot two identical plots 
ax1.plot(x, y) 
ax2.plot(x, y) 

# Change only ax2 
scale_x = 1e-9 
scale_y = 1e3 
ticks_x = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x/scale_x)) 
ax2.xaxis.set_major_formatter(ticks_x) 

ticks_y = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x/scale_y)) 
ax2.yaxis.set_major_formatter(ticks_y) 

ax1.set_xlabel("meters") 
ax1.set_ylabel('volt') 
ax2.set_xlabel("nanometers") 
ax2.set_ylabel('kilovolt') 

plt.show() 

Y finalmente tengo los créditos correspondientes a una imagen:

tenga en cuenta que, si tiene text.usetex: true como lo he hecho, es posible que desee incluir el la bels en $, como el siguiente: '${0:g}$'.