Changer la “variation de fréquence sur l'axe x ou y dans matplotlib?

Vous pourriez définir explicitement l'endroit où vous souhaitez les graduations avec plt.xticks:

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

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Par exemple,

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()

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(np.arange a été utilisé plutôt que Python range fonction juste au cas où min(x) et max(x) sont des flotteurs au lieu d'entiers.)

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La plt.plot (ou ax.plot) la fonction sera automatiquement réglée par défaut x et y limites. Si vous souhaitez conserver ces limites, et il suffit de changer le pas de la coche marques, alors vous pouvez utiliser ax.get_xlim() de découvrir quelles sont les limites Matplotlib a déjà mis en.

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

La valeur par défaut cochez formateur doit faire un travail décent de l'arrondi de la tique valeurs pour un bon nombre de chiffres significatifs. Cependant, si vous souhaitez avoir plus de contrôle sur le format, vous pouvez définir votre propre formateur. Par exemple,

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

Voici un exécutable exemple:

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()

J'aime cette solution (à partir de la Matplotlib Tracé Livre De Recettes):

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()

Cette solution vous donner le contrôle explicite de la tique espacement via le numéro attribué à ticker.MultipleLocater(), permet automatique de la limite de détermination, et il est facile à lire plus tard.

C'est très orthodoxe, mais de loin le plus propre/plus facile de comprendre, par exemple que j'ai trouvé pour ce faire. C'est à partir d'une réponse sur DONC ici:

Façon la plus propre à masquer chaque nième tick label matplotlib barre de couleur?

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

Alors vous pouvez faire une boucle sur les étiquettes, à visible ou non selon la densité souhaitée.

edit: notez que, parfois, matplotlib ensembles de labels == '', alors il pourrait ressembler à un label n'est pas présent, alors qu'en fait il est et n'est tout simplement pas afficher quoi que ce soit. Assurez-vous que vous êtes en parcourant réel visible étiquettes, vous pourriez essayer:

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)

J'ai développé une solution peu élégante. Songez que nous avons de l'axe X, et aussi une liste d'étiquettes pour chaque point de X.

Exemple:

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']

Disons que je veux montrer les tiques seulement les étiquettes pour 'fév' et 'jun'

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

Bon, maintenant, nous avons une liste de faux des étiquettes. Tout d'abord, nous avons tracé la version originale.

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

Maintenant, la version modifiée.

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

Ici est un pur python de mise en œuvre de la fonctionnalité désirée qui gère tout numérique de la série (int ou float) avec positifs, négatifs ou mitigés valeurs:

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
    """
    import math as Math
    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)

Exemple De Sortie:

# 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]

Et D'Exemples D'Utilisation:

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()