ฉันพยายามที่จะแก้ไขวิธีที่หลามวางแผนข้อมูลของฉัน

พูด

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

และ

y = [0,1,2,3,4]

จากนั้นฉันจะทำ:

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

และเครื่องหมายแกนของแกน x ถูกพล็อตเป็นช่วง ๆ 5 มีวิธีที่จะทำให้มันแสดงช่วงเวลา 1 หรือไม่?

คุณสามารถตั้งค่าตำแหน่งที่คุณต้องการทำเครื่องหมายอย่างชัดเจนด้วยplt.xticks:

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

ตัวอย่างเช่น,

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.arangeใช้มากกว่าrangeฟังก์ชั่นของ Python ในกรณีmin(x)และmax(x)ลอยแทน ints)

plt.plot(หรือax.plot) ฟังก์ชั่นจะตั้งค่าเริ่มต้นโดยอัตโนมัติxและyข้อ จำกัด หากคุณต้องการที่จะรักษาขีด จำกัด เหล่านั้นและเพียงแค่เปลี่ยน stepize ของเครื่องหมายติ๊กคุณสามารถใช้ax.get_xlim()เพื่อค้นหาข้อ จำกัด Matplotlib ที่ตั้งไว้แล้ว

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

ตัวจัดรูปแบบเห็บเริ่มต้นควรทำหน้าที่ที่เหมาะสมในการปัดเศษค่าเป็นจำนวนหลักที่สมเหตุสมผล อย่างไรก็ตามหากคุณต้องการควบคุมรูปแบบมากขึ้นคุณสามารถกำหนดฟอร์แมตเตอร์ของคุณเอง ตัวอย่างเช่น,

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

นี่คือตัวอย่างของ runnable:

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()

อีกวิธีคือการตั้งตัวระบุตำแหน่งแกน:

import matplotlib.ticker as plticker

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

มีหลายประเภทที่ตั้งขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ

นี่คือตัวอย่างเต็มรูปแบบ:

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) # this locator puts ticks at regular intervals
ax.xaxis.set_major_locator(loc)
plt.show()

ฉันชอบวิธีนี้ (จากMatplotlib Plotting Cookbook ):

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()

วิธีการแก้ปัญหานี้ช่วยให้คุณสามารถควบคุมระยะห่างของเห็บได้อย่างชัดเจนผ่านทางหมายเลขที่กำหนดticker.MultipleLocater()อนุญาตการกำหนดขีด จำกัด อัตโนมัติและอ่านได้ง่ายในภายหลัง

ในกรณีที่ใครก็ตามที่สนใจซับทั่วไปเพียงแค่ได้รับเห็บปัจจุบันและใช้มันเพื่อตั้งค่าเห็บใหม่โดยการสุ่มเลือกเห็บอื่น ๆ

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

นี่มันค่อนข้างแฮ็กแต่ทว่าตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดที่เข้าใจได้ง่ายที่สุดที่ฉันเคยพบมา มันมาจากคำตอบของ SO ที่นี่:

วิธีที่ปลอดภัยที่สุดในการซ่อนป้ายเห็บทุกอันที่แถบสี matplotlib?

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

จากนั้นคุณสามารถวนรอบฉลากเพื่อให้สามารถมองเห็นได้หรือไม่ขึ้นอยู่กับความหนาแน่นที่คุณต้องการ

แก้ไข: โปรดทราบว่าบางครั้ง matplotlib ตั้งป้ายกำกับ == ''ดังนั้นจึงอาจดูเหมือนไม่มีป้ายกำกับอยู่ แต่ในความเป็นจริงแล้วและไม่แสดงอะไรเลย เพื่อให้แน่ใจว่าคุณวนลูปผ่านฉลากที่มองเห็นได้จริงคุณสามารถลอง:

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)

นี่เป็นหัวข้อเก่า แต่ฉันสะดุดในทุก ๆ คราวและทำฟังก์ชั่นนี้ มันสะดวกมาก:

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)

ข้อแม้หนึ่งในการควบคุมเห็บเช่นนี้ก็คือว่าไม่สนุกกับการปรับปรุงอัตโนมัติสูงสุดของสเกลสูงสุดหลังจากบรรทัดเพิ่ม จากนั้นทำ

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

และเรียกใช้ฟังก์ชั่นการปรับใหม่อีกครั้ง

ฉันพัฒนาวิธีแก้ปัญหาที่ไม่เหมาะสม พิจารณาว่าเรามีแกน X และรายการฉลากสำหรับแต่ละจุดใน X

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0,1,2,3,4,5]
y = [10,20,15,18,7,19]
xlabels = ['jan','feb','mar','apr','may','jun']

xlabelsnew = []
for i in xlabels:
    if i not in ['feb','jun']:
        i = ' '
        xlabelsnew.append(i)
    else:
        xlabelsnew.append(i)

plt.plot(x,y)
plt.xticks(range(0,len(x)),xlabels,rotation=45)
plt.show()

plt.plot(x,y)
plt.xticks(range(0,len(x)),xlabelsnew,rotation=45)
plt.show()

หากคุณเพียงแค่ต้องการตั้งค่าระยะห่างหนึ่งซับง่าย ๆ กับ boilerplate น้อยที่สุด

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

ยังใช้งานได้ง่ายสำหรับเห็บย่อย:

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

บิตของปากเต็มไปด้วยขนาดกะทัดรัด แต่สวย

xmarks=[i for i in range(1,length+1,1)]

plt.xticks(xmarks)

สิ่งนี้ใช้ได้สำหรับฉัน

หากคุณต้องการเห็บระหว่าง [1,5] (รวม 1 และ 5) จากนั้นแทนที่

length = 5

การใช้งาน Python อย่างแท้จริง

ด้านล่างเป็นการใช้งานไพ ธ อนอย่างแท้จริงของฟังก์ชันที่ต้องการซึ่งจัดการกับชุดตัวเลขใด ๆ (int หรือ float) ด้วยค่าบวกลบหรือผสมและอนุญาตให้ผู้ใช้ระบุขนาดขั้นตอนที่ต้องการ:

import math

def computeTicks (x, step = 5):
    """
    Computes domain with given step encompassing series x
    @ params
    x    - Required - A list-like object of integers or floats
    step - Optional - Tick frequency
    """
    xMax, xMin = math.ceil(max(x)), math.floor(min(x))
    dMax, dMin = xMax + abs((xMax % step) - step) + (step if (xMax % step != 0) else 0), xMin - abs((xMin % step))
    return range(dMin, dMax, step)

ตัวอย่างผลลัพธ์

# Negative to Positive
series = [-2, 18, 24, 29, 43]
print(list(computeTicks(series)))

[-5, 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45]

# Negative to 0
series = [-30, -14, -10, -9, -3, 0]
print(list(computeTicks(series)))

[-30, -25, -20, -15, -10, -5, 0]

# 0 to Positive
series = [19, 23, 24, 27]
print(list(computeTicks(series)))

[15, 20, 25, 30]

# Floats
series = [1.8, 12.0, 21.2]
print(list(computeTicks(series)))

[0, 5, 10, 15, 20, 25]

# Step – 100
series = [118.3, 293.2, 768.1]
print(list(computeTicks(series, step = 100)))

[100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800]

ตัวอย่างการใช้งาน

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0,5,9,10,15]
y = [0,1,2,3,4]
plt.plot(x,y)
plt.xticks(computeTicks(x))
plt.show()

ขอให้สังเกตว่าแกน x มีค่าจำนวนเต็มเว้นระยะเท่ากันทั้งหมด 5 โดยแกน y มีช่วงเวลาที่แตกต่างกัน ( matplotlibพฤติกรรมเริ่มต้นเนื่องจากเห็บไม่ได้ระบุไว้)