Cambiar la frecuencia de ticks en el eje x o y

Question 1

Estoy tratando de arreglar cómo python traza mis datos. Decir:

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]

matplotlib.pyplot.plot(x,y)
matplotlib.pyplot.show()

Los ticks del eje x se trazan en intervalos de 5. ¿Hay alguna manera de hacer que muestre intervalos de 1?

Question 2

Puede establecer explícitamente dónde desea marcar las marcas con plt.xticks:

plt.xticks(np.arange(min(x), max(x)+1, 1.0))

Por ejemplo,

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
plt.plot(x,y)
plt.xticks(np.arange(min(x), max(x)+1, 1.0))
plt.show()

(np.arange se usó en lugar de Python range función por si acaso min(x) y max(x) son flotantes en lugar de enteros.)

los plt.plot (o ax.plot) la función establecerá automáticamente el valor predeterminado x y y límites. Si desea mantener esos límites y simplemente cambiar el tamaño de paso de las marcas de verificación, entonces podría usar ax.get_xlim() para descubrir qué límites ya ha establecido Matplotlib.

start, end = ax.get_xlim()
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end, stepsize))

El formateador de ticks predeterminado debería hacer un trabajo decente al redondear los valores de ticks a un número razonable de dígitos significativos. Sin embargo, si desea tener más control sobre el formato, puede definir su propio formateador. Por ejemplo,

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%0.1f'))

Aquí hay un ejemplo ejecutable:

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

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
start, end = ax.get_xlim()
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start, end, 0.712123))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%0.1f'))
plt.show()

Question 3

Another approach is to set the axis locator:

import matplotlib.ticker as plticker

loc = plticker.MultipleLocator(base=1.0) # this locator puts ticks at regular intervals
ax.xaxis.set_major_locator(loc)

There are several different types of locator depending upon your needs.

Here is a full example:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as plticker

x = [0,5,9,10,15]

y = [0,1,2,3,4]
fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x,y) loc = plticker.MultipleLocator(base=1.0) # este localizador pone marcas a intervalos regulares ax.xaxis.set_major_locator(loc) plt.show()

Question 4

Me gusta esta solución (desde el Libro de recetas de trazado de Matplotlib):

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]

tick_spacing = 1

fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot(x,y)
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))
plt.show()

Esta solución le brinda un control explícito del espaciado de ticks a través del número dado a ticker.MultipleLocater()permite la determinación automática de límites y es fácil de leer más tarde.

Question 5

En caso de que alguien esté interesado en una frase general, simplemente obtenga los ticks actuales y utilícelos para establecer los nuevos ticks muestreando cada dos ticks.

ax.set_xticks(ax.get_xticks()[::2])

Question 6

Esto es un poco raro, pero por mucho el ejemplo más limpio/más fácil de entender que he encontrado para hacer esto. Es de una respuesta en SO aquí:

¿La forma más limpia de ocultar cada enésima etiqueta de marca en la barra de colores matplotlib?

for label in ax.get_xticklabels()[::2]:
    label.set_visible(False)

Luego, puede recorrer las etiquetas configurándolas para que sean visibles o no, según la densidad que desee.

editar: tenga en cuenta que a veces matplotlib establece etiquetas == '', por lo que puede parecer que una etiqueta no está presente, cuando en realidad lo está y simplemente no muestra nada. Para asegurarse de que está recorriendo las etiquetas visibles reales, puede intentar:

visible_labels = [lab for lab in ax.get_xticklabels() if lab.get_visible() is True and lab.get_text() != '']
plt.setp(visible_labels[::2], visible=False)

Question 7

si solo desea establecer el espaciado en una simple línea con un mínimo de repetitivo:

plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1))

también funciona fácilmente para garrapatas menores:

plt.gca().xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(1))

un poco bocado, pero bastante compacto

Question 8

Este es un tema antiguo, pero tropiezo con esto de vez en cuando e hice esta función. Es muy conveniente:

import matplotlib.pyplot as pp
import numpy as np

def resadjust(ax, xres=None, yres=None):
    """
    Send in an axis and I fix the resolution as desired.
    """

    if xres:
        start, stop = ax.get_xlim()
        ticks = np.arange(start, stop + xres, xres)
        ax.set_xticks(ticks)
    if yres:
        start, stop = ax.get_ylim()
        ticks = np.arange(start, stop + yres, yres)
        ax.set_yticks(ticks)

Una advertencia de controlar los ticks de esta manera es que uno ya no disfruta de la actualización automática interactiva de la escala máxima después de una línea agregada. Entonces hazlo

gca().set_ylim(top=new_top) # for example

y vuelva a ejecutar la función de reajuste.

¿Ha sido útil esta solución?