Matplotlib教程：如何在Python图表中插入度数符号？

在Matplotlib中，我们通常可以使用角度符号来注释或标注某个角度值。本教程将向您展示如何在Matplotlib中插入度数符号。

步骤1：导入必要的包

在您的Python脚本中，您需要导入以下包：

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

我们将使用Matplotlib和Numpy包来创建和绘制图表，以及使用ticker包来格式化轴刻度。

步骤2：创建示例数据

为了演示如何在Matplotlib中插入度数符号，我们将使用以下数据：

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
y = np.sin(x)

我们将使用这些数据来创建一个正弦函数的图表。

步骤3：绘制图表并添加度数符号

使用Matplotlib和Numpy创建图表，并向其添加度数符号的示例代码如下所示：

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y, label='sin(x)')

ax.set_title('Sine Function')
ax.set_xlabel('Angle (radians)')
ax.set_ylabel('Value')

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(base=np.pi / 4))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda val, pos: '{:.0g} $^\circ$ '.format(np.rad2deg(val))))

ax.legend()

plt.show()

该代码创建一个包含正弦函数的图表，并将度数数轴设置为x轴。

在这个例子中，我们使用了FuncFormatter()函数来为x轴创建一个自定义刻度格式化程序，我们使用np.rad2deg()函数将弧度转换为度数。我们同时也在该函数中添加了度数符号，以将值转换为如“45 $^\circ$ ”之类的格式。

完整代码

最终的完整代码如下：

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

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y, label='sin(x)')

ax.set_title('Sine Function')
ax.set_xlabel('Angle (radians)')
ax.set_ylabel('Value')

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(base=np.pi / 4))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda val, pos: '{:.0g} $^\circ$ '.format(np.rad2deg(val))))

ax.legend()

plt.show()