plt xticks что это

Matplotlib sticks() в Python С примерами

Различные способы реализации Matplotlib xticks() в программах Python – настройка частоты, интервала и поворота меток xtick.

Matplotlib sticks() в Python С примерами

Здравствуйте программисты, в сегодняшней статье мы обсудим Matplotlib xticks() в Python. Библиотека Matplotlib в Python – это численно- математическое расширение для библиотеки NumPy. Библиотека Pyplot этого модуля Matplotlib предоставляет интерфейс, подобный MATLAB. Функция matplotlib.pyplot.xticks() используется для получения или установки текущих местоположений тиков и меток оси x. Он не передает никаких аргументов для возврата текущих значений без их изменения. Прежде чем мы рассмотрим различные реализации Matplotlib xticks(), позвольте мне кратко ознакомить вас с синтаксисом и вернуть то же самое.

Синтаксис Matplotlib xticks()

Параметры:

Тип возврата

Функция Matplotlib xticks() возвращает: блокировки: Список xticklocations. метки: Список текстовых объектов xlabel.

Пример Matplotlib sticks() в Python

Объяснение:

В приведенном выше примере определяется массив, содержащий местоположения xticks, т. е., [0, 2, 4, 6]. И этот массив передается в качестве аргумента функции ax.set_xticks (). Определяется другой массив, содержащий метки для размещения в местах тиков, то есть [«ноль», «два», «четыре», «шесть»]. Затем этот массив передается в качестве аргумента функции ax.set_xticklabels (). Таким образом, эти два matplotlib xticks() функционируют как список xticklocations и список текстовых объектов xlabel.

Matplotlib xticks() Интервал

Объяснение:

Во-первых, в приведенном выше примере ‘N’ равно 100, а range(N) является аргументом plt.xticks(). В результате на выходе получается список местоположений xticks и меток с очень небольшим пространством между ними или перекрывающимися. Таким образом, чтобы настроить постоянный интервал, xticks помечает размер фигуры, увеличенный функцией figsize (). Или вы должны установить tick_spacing на постоянное значение по желанию.

Уровень оси x частота

Объяснение:

Во-первых, в приведенном выше примере частота xticks соответствует нашему выбору. И для этого «np.arange(0, len(x)+1, 25)» является аргументом функции ax.set_xticks (). Это устанавливает частоту меток xticks равной 25, то есть метки отображаются как 0, 25, 50 и т. Д. Таким образом, возвращая список меток xticks вдоль оси x, появляющихся в точке an href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Interval_arithmetic#:

:text=An%20interval%20can%20also%20be,complex%20numbers%20involves%20uncertain%20data.»>interval 25. href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Interval_arithmetic#:

Вращение Matplotlib sticks() в Python

Объяснение:

В приведенном выше примере определяется массив «данных», содержащий список дат, которые являются метками xticks для графика. Функция plt.xticks() получает или задает свойства расположения тиков и меток оси x.’ передается в качестве аргумента функции plt. xticks (). Вращение-это угол поворота текста метки по оси x против часовой стрелки. В результате выход задается в виде меток xticks, повернутых на угол o 45 градусов.

Должен Читать

Matplotlib pcolormesh в Python с примерамиMatplotlib tight_layout в Python с примерамиКак очистить график в Matplotlib с помощью метода clear()

Вывод

В этой статье мы обсудили различные способы реализации Matplotlib xticks() в программах Python. Мы научились устанавливать частоту меток xticks и расстояние между ними. А также как повернуть метки xticks через нужную меру. Мы также можем отключить xticks, не передавая никаких аргументов функции matplotlib xticks (). Любые запросы, связанные с функцией xticks (), см. в этой статье.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Источник

Matplotlib xticks() in Python With Examples

Hello programmers, in today’s article, we will discuss the Matplotlib xticks() in Python. Matplotlib library in Python is a numerical – mathematical extension for NumPy library. The Pyplot library of this Matplotlib module provides a MATLAB-like interface. The matplotlib.pyplot.xticks() function is used to get or set the current tick locations and labels of the x-axis. It passes no arguments to return the current values without modifying them. Before we look into various implementations of Matplotlib xticks(), let me brief you with the syntax and return the same.

Syntax of Matplotlib xticks()

Parameters:

Return Type

The Matplotlib xticks() function returns:
locs: The list of xtick locations.
labels: The list of xlabel text objects.

Example of Matplotlib xticks() in Python

Output:

Explanation:

In the above example, an array is defined containing the xticks locations, i.e., [0, 2, 4, 6]. And that array is passed as argument to the ax.set_xticks() function. Another array is defined containing the labels to place at the tick locations i.e., [‘zero’, ‘two’, ‘four’, ‘six’]. This array is then passed as an argument to the ax.set_xticklabels() function. Thus these two matplotlib xticks() functions as a list of xtick locations and a list of xlabel text objects.

Matplotlib xticks() Spacing

Output:

Explanation:

Firstly, in the above example, the ‘N’ is 100 and range(N) is an argument to the plt.xticks(). As a result, the output is a list of xticks locations, and labels with very little space between them or overlapped. Thus to adjust the constant spacing, the xticks label the figure size increased by the figsize() function. Or you have to set the tick_spacing to a constant value as desired.

Axis level xticks frequency

Output:

Explanation:

Firstly, in the above example, the xticks frequency is as per our choice. And to do so, ‘np.arange(0, len(x)+1, 25)’ is an argument to the ax.set_xticks() function. This sets the frequency of of xticks labels to 25 i.e., the labels appear as 0, 25, 50, etc. Thus returning a list of xticks labels along the x-axis appearing at an interval of 25.

Rotation of Matplotlib xticks() in Python

Output:

Explanation:

In the above example, a ‘date’ array is defined containing the list of dates, which are the xticks labels for the plot. The plt.xticks() gets or sets the properties of tick locations and labels of the x-axis. ‘Rotation = 45’ is passed as an argument to the plt.xticks() function. Rotation is the counter-clockwise rotation angle of x-axis label text. As a result, the output is given as the xticks labels rotated by an angle o 45 degrees.

Must Read

Conclusion

In this article, we discussed various ways of implementing Matplotlib xticks() in Python programs. We learned how to set xticks labels frequency and spacing between them. And also how to rotate the xticks labels through the desired measure. We can also keep the xticks off by not passing any argument to the matplotlib xticks() function. Refer to this article for any queries related to the xticks() function.

However, if you have any doubts or questions, do let me know in the comment section below. I will try to help you as soon as possible.

Источник

4. Основные компоненты matplotlib

MPL очень большая библиотека, но по своей сути она состоит из небольшого количества базовых компонентов:

Каждая область Axes содержит XAxis и YAxis. Они содержат, деления, метки и прочие вспомогательные атрибуты. В Этом уроке мы будем контролировать тики, метки и пределы данных через другие механизмы, поэтому подробно рассматривать оси мы не будем.

4.1. Начало работы

Давайте попробуем выполним следующий код:

В том что Figure и Axes это разные области можно легко убедиться если изменить их цвет:

Кстати, Axes должна принадлежать только одной области Figure. Как правило, всегда сначала создается область Figure, а затем с помощью add_subplot() в Figure размещается одна или несколько областей Axes.

Затем нажатием клавиши стрелка вниз найдите метод set_facecolor и нажмите Enter:

После этого останется только добавить цвет в виде строки ( ‘green’ ) и все.

Тоже самое мы можем проделать и с Axes. Кстати, именно Axes вам придется видоизменять чаще всего, поэтому давайте установим побольше параметров для данной области:

Хотя мы могли бы выполнить это более коротким способом:

Данный способ хорош если вы обладаете некоторым опытом и помните имена всех параметров наизусть. Новичкам я все-таки рекомендую явный способ установки параметров: так и быстрее (благодаря автодополнению) и очевиднее.

В таких случаях первый способ, снова, кажется более простым. Но все же второй способ позволяет создавать код который легко понять и в котором легко ориентироваться, а это тоже очень дорогого стоит.

4.2. Отображение данных на графике

Давайте построим простой график на котором будет присутствовать отображение одних данных точками, а других линиями:

Нарисованные данные так же поддерживают самые разные параметры внешнего вида:

4.3. Методы Axes и pyplot

Но мы больше не будем так делать, потому что «Явное лучше чем неявное». Нет, если мы строим так сказать «одноразовые графики» с небольшими скриптами, только ради того что бы что-то быстро визуализировать, то от краткости скриптов мы только выигрываем. Однако, если нам придется работать с несколькими областями Axes или придется создавать большие скрипты для построения сложной графики, то использование явных определений Figure и Axes сделает код более очевидным и понятным, пускай даже за счет увеличения его объема.

4.4. Несколько Axes на одной Figure

В этом примере, так же как и раньше, мы сначала создали область Figure, а затем с помощью команды fig.add_subplot() начали добавлять, одну за другой область Axes (ax_1, ax_2, ax_3, ax_4). Причем заметьте, каждая область Axes является независимой от других, то есть на на них могут быть нарисованы самые разные графики и установлены самые разные параметры внешнего вида.

Индексирование полученных ячеек начинается с левого верхнего угла, выполняется построчно слева-направо и заканчивается в правом нижнем углу:

Заполнять областями Axes всю область Figure не обязательно:

Каждый отдельный вызов add_subplot() выполняет разбивку Figure, так как как указано в его параметрах и не зависит от предыдущих разбиений:

Такое поведение метода add_subplot() позволяет располагать графики как вам необходимо. Области Axes могут перекрывать друг-друга, быть разного размера или разделенными некоторым пространством, впрочем, как и размещаться в произвольных местах:

4.5. subplots()

Конечно, такой способ размещения некоторого количества областей Axes на Figure довольно гибок, но на практике функция plt.subplots(nrows, ncols) оказывается гораздо удобнее:

Если вглядеться в вывод, то становится видно, что plt.subplots(nrows, ncols) создает кортеж из двух элементов:

Для дальнейшей работы с данными областями нам необходимо распаковать данный кортеж, что мы и делаем в строке:

Но если для каждой области нам необходимо установить одинаковые параметры, то это можно сделать в цикле:

Хотя, зачастую, даже заголовки можно установить в том же самом цикле:

По умолчанию количество строк и столбцов в методе subplots равно 1, что удобно для быстрого создания Figure с одной областью Axes:

Источник

Изменение частоты тиков в Matplotlib

В этом руководстве мы рассмотрим, как изменить частоту тиков в Matplotlib. Мы сделаем это как на уровне фигуры, так и на уровне оси.

Как изменить частоту тиков в Matplotlib?

Начнем с простого сюжета. Мы построим две линии со случайными значениями:

x и y варьируются от 0 до 50, а длина этих массивов равна 100. Это означает, что у нас будет 100 точек данных для каждого из них. Затем мы просто наносим эти данные на объект Axes и показываем их через экземпляр PyPlot plt :

Теперь частота тактов по оси X равна 20. Они автоматически устанавливаются на частоту, которая кажется подходящей для предоставленного нами набора данных.

Иногда нам хочется это изменить. Может быть, мы хотим уменьшить или увеличить частоту. Что, если бы мы хотели ставить галочку на каждые 5 шагов, а не на 20?

То же самое и с осью Y. Что, если различие на этой оси еще более важно, и мы хотели бы, чтобы каждая отметка была отмечена на каждом шаге?

Установка частоты тиков на уровне рисунка в Matplotlib

Установка частоты тиков на уровне оси в Matplotlib

Теперь это приводит к:

Вывод

В этом руководстве мы рассмотрели несколько способов изменения частоты тиков в Matplotlib как на уровне фигуры, так и на уровне оси.

Источник

Типы графиков в matplotlib / plt 3

В прошлых материалах вы встречали примеры, демонстрирующие архитектуру библиотеки matplotlib. После знакомства с основными графическими элементами для графиков время рассмотреть примеры разных типов графиков, начиная с самых распространенных, таких как линейные графики, гистограммы и круговые диаграммы, и заканчивая более сложными, но все равно часто используемыми.

Поскольку визуализация — основная цель библиотеки, то этот раздел является очень важным. Умение выбрать правильный тип графика является фундаментальным навыком, ведь неправильная репрезентация может привести к тому, что данные, полученные в результате качественного анализа данных, будет интерпретированы неверно.

Для выполнения кода импортируйте pyplot и numpy

Линейные графики

Линейные графики являются самыми простыми из всех. Такой график — это последовательность точек данных на линии. Каждая точка состоит из пары значений (x, y), которые перенесены на график в соответствии с масштабами осей (x и y).

В качестве примера можно вывести точки, сгенерированные математической функцией. Возьмем такую: y = sin (3 * x) / x

Этот пример можно расширить для демонстрации семейства функций, например, такого (с разными значениями n ):

Как можно увидеть на изображении, каждой линии автоматически присваивается свой цвет. При этом все графики представлены в одном масштабе. Это значит, что точки данных связаны с одними и теми же осями x и y. Вот почему каждый вызов функции plot() учитывает предыдущие вызовы, так что объект Figure применяет изменения с учетом прошлых команд еще до вывода (для вывода используется show() ).

Как уже говорилось в прошлых в разделах, вне зависимости от настроек по умолчанию можно выбрать тип начертания, цвет и так далее. Третьим аргументом функции plot() можно указать коды цветов, типы линий и все этой в одной строке. Также можно использовать два именованных аргумента отдельно: color — для цвета и linestyle — для типа линии.

Пока что на всех рассмотренных графиках оси x и y изображались на краях объекта Figure (по границе рамки). Но их же можно провести так, чтобы они пересекались — то есть, получит декартову система координат.

Теперь график будет состоять из двух пересекающихся в центре осей, который представляет собой начало декартовой системы координат.

В итоге этот код сгенерирует график с математической формулой предела, представленной точкой, на которую указывает стрелка.

Линейные графики с pandas

Рассмотрим более практический и приближенный к анализу данных пример. С ним будет видно, насколько просто использовать библиотеку matplotlib для объектов Dataframe из библиотеки pandas. Визуализация данных в виде линейного графика — максимально простая задача. Достаточно передать объект в качестве аргумента функции plot() для получения графика с несколькими линиями.

Гистограммы

Столбчатые диаграммы

Всего нескольких строк кода достаточно для получения такой столбчатой диаграммы.

Результат — следующая столбчатая диаграмма с колонками погрешностей.

Горизонтальные столбчатые диаграммы

Многорядные столбчатые диаграммы

Как и линейные графики, столбчатые диаграммы широко используются для одновременного отображения больших наборов данных. Но в случае с многорядными работает особая структура. До сих пор во всех примерах определялись последовательности индексов, каждый из которых соответствует столбцу, относящемуся к оси x. Индексы представляют собой и категории. В таком случае столбцов, которые относятся к одной и той же категории, даже больше.

Один из способов решения этой проблемы — разделение пространства индекса (для удобства его ширина равна 1) на то количество столбцов, которые к нему относятся. Также рекомендуется добавлять пустое пространство, которое будет выступать пропусками между категориями.

Многорядные столбчатые диаграммы с Dataframe из pandas

Но для еще большего контроля (или просто при необходимости) можно брать части Dataframe в виде массивов NumPy и описывать их так, как в предыдущем примере. Для этого каждый нужно передать в качестве аргумента функциям matplotlib.

Многорядные сложенные столбчатые графики

Еще один способ представления многорядного столбчатого графика — сложенная форма, где каждый столбец установлен поверх другого. Это особенно полезно в том случае, когда нужно показать общее значение суммы всех столбцов.

Сложенные столбчатые графики с Dataframe из padans

Другие представления столбчатых графиков

Круговая диаграмма

Даже для нее нужно передать основной аргумент, представляющий собой список значений. Пусть это будут проценты (где максимально значение — 100), но это может быть любое значение. А уже сама функция определит, сколько будет занимать каждое значение.

А чтобы диаграмма была идеально круглой, необходимо в конце добавить функцию axix() со строкой equal в качестве аргумента. Результатом будет такая диаграмма.

Круговые диаграммы с Dataframe из pandas

Источник