程序默认形式

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5,6]
y=np.linspace(1,9000000,6)
plt.plot(x,y)
#图形美化设置
font1 = {'family' : 'Arial','weight' : 'normal','size'   : 18,}
plt.rcParams['figure.figsize']=(6.0,4.0)
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 200 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 200 #分辨率
plt.xlabel('$\t{x}$',font1)
plt.ylabel('$\t{y}$',font1)
plt.xticks(fontsize=16)
plt.yticks(fontsize=16)
plt.show()

运行以上代码，程序自动出来的图是：
图左上角的1e6太小了，怎么样可以灵活设置呢

对默认形式进行修改的形式一

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5,6]
y=np.linspace(1,9000000,6)
plt.plot(x,y)
#添加这部分代码
ax = plt.gca()
ax.ticklabel_format(style='sci', scilimits=(-1,2), axis='y')
ax.get_yaxis().get_offset_text().set(va='bottom', ha='left')
ax.yaxis.get_offset_text().set_fontsize(16)#设置1e6的大小与位置
#图形美化设置
font1 = {'family' : 'Arial','weight' : 'normal','size'   : 18,}
plt.rcParams['figure.figsize']=(6.0,4.0)
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 200 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 200 #分辨率
plt.xlabel('$\t{x}$',font1)
plt.ylabel('$\t{y}$',font1)
plt.xticks(fontsize=16)
plt.yticks(fontsize=16)
plt.show()

这里是添加了这部分代码：

#添加这部分代码
ax = plt.gca()
ax.ticklabel_format(style='sci', scilimits=(-1,2), axis='y')
ax.get_yaxis().get_offset_text().set(va='bottom', ha='left')
ax.yaxis.get_offset_text().set_fontsize(16)#设置1e6的大小与位置

style=‘sci’ 指明用科学记数法；
scilimits=(-1,2) 表示对(0.1,100) 范围之外的值换科学记数法，范围内的数不换；
axis=‘y’ 指明对 y 轴用，亦可以是 x，或者两者同时。

形式二

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
x=[1,2,3,4,5,6]
y=np.linspace(1,9000000,6)
plt.plot(x,y)
#设置y轴为科学计数法显示
# 定义样式函数
def formatnum(x, pos):return '%.2f×10$^{6}$' % (x/1e6)
formatter = FuncFormatter(formatnum)
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.yticks(np.linspace(1,9.5e6,9),fontsize=16)
#图形美化设置
font1 = {'family' : 'Arial','weight' : 'normal','size'   : 18,}
plt.rcParams['figure.figsize']=(6.0,4.0)
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 200 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 200 #分辨率
plt.xlabel('$\t{x}$',font1)
plt.ylabel('$\t{y}$',font1)
plt.xticks(fontsize=16)
plt.yticks(fontsize=16)
plt.show()

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