生成内联标签值后，是否可以编辑等高线图的内联标签？

debugcn 发表于 Dev

用户7345804

下面是生成带有内联标签的等高线图的示例代码。我想知道如何编辑内联标签。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.linspace(-10, 10, 100)

def z_func(x, y):
    """ z = z(x,y) ==> Z = Z(X, Y) """
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)
    return X, Y, Z

def get_xyz_contour_plot(X, Y, Z, cmap='plasma', ncontours=6, linecolor='white'):
    """ Generates a filled contour plot with inline labels """
    plt.contourf(X, Y, Z, cmap=cmap)
    contours = plt.contour(X, Y, Z, ncontours, colors=linecolor)
    plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8)
    plt.show()


X, Y, Z = z_func(x, y)
get_xyz_contour_plot(X, Y, Z)

上面的代码生成了一个看起来像这样的图。如果我想在内联标签中添加一个负号，我可以在上面的例子中应用一个负号。但出于我的实际目的，我正在制作与卡方值相关的 pvalue 的等高线图。代码太长，无法在此处发布（因此是上面的替代示例），但我最小化了与卡方相关的负 pvalue 而不是卡方本身（通过 scipy）。因此，我的函数产生负输出，内联标签显示负号。

是否可以在生成内联标签值后通过删除负号来编辑内联标签？例如，如何在不更改的情况下向上述代码中的内联标签添加负号z_func？

存在的重要性欧内斯特

您可以指定 afmt到clabel，它可能是一个 matplotlib 格式化程序实例。您可以将 aFuncFormatter与函数一起使用，它只是在格式化之前反转值的符号。

fmt_func = lambda x,pos: "{:1.3f}".format(-x)
fmt = matplotlib.ticker.FuncFormatter(fmt_func)

plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8, fmt=fmt)

完整示例：

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

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.linspace(-10, 10, 100)

def z_func(x, y):
    """ z = z(x,y) ==> Z = Z(X, Y) """
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)
    return X, Y, Z

def get_xyz_contour_plot(X, Y, Z, cmap='plasma', ncontours=6, linecolor='white'):
    """ Generates a filled contour plot with inline labels """
    plt.contourf(X, Y, Z, cmap=cmap)
    contours = plt.contour(X, Y, Z, ncontours, colors=linecolor)

    fmt_func = lambda x,pos: "{:1.3f}".format(-x)
    fmt = matplotlib.ticker.FuncFormatter(fmt_func)

    plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8, fmt=fmt)
    plt.show()


X, Y, Z = z_func(x, y)
get_xyz_contour_plot(X, Y, Z)