Я намагаюся виправити, як python розміщує мої дані.

Сказати

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

і

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

Тоді я б зробив:

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

і клітинки осі x будуються за інтервалом 5. Чи є спосіб, щоб він показав інтервали 1?

Ви можете чітко встановити, де потрібно поставити галочки за допомогою plt.xticks:

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

Наприклад,

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.arangeвикористовувалася замість rangeфункції Python на всякий випадок min(x)і max(x)є плаваючими елементами замість ints.)

Функція plt.plot(або ax.plot) автоматично встановлює значення за замовчуванням xта yобмеження. Якщо ви хочете зберегти ці межі та просто змінити ступінь розмітки галочок, ви можете використати ax.get_xlim()для виявлення, які межі Matplotlib вже встановлено.

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

За замовчуванням форматор галочок повинен виконати гідну роботу, округлюючи значення галочки до значної кількості значущих цифр. Однак, якщо ви хочете мати більше контролю над форматом, ви можете визначити власний формат. Наприклад,

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

Ось приклад для запуску:

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()

Інший підхід полягає у встановленні локатора осей:

import matplotlib.ticker as plticker

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

Існує кілька різних типів локатора, залежно від ваших потреб.

Ось повний приклад:

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()

Мені подобається таке рішення (з кулінарної книги Matplotlib Plotting ):

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()

Це рішення дозволяє чітко контролювати відстань галочок через вказане число ticker.MultipleLocater(), дозволяє автоматично визначати межу та легко читати пізніше.

У разі, якщо когось цікавить загальний однолінійний, просто дістаньте поточні кліщі та використовуйте його для встановлення нових кліщів шляхом відбору проб у кожного іншого кліща.

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

Це трохи хакі, але на сьогоднішній день найчистіший / найпростіший для розуміння приклад, який я знайшов для цього. Це з відповіді на SO тут:

Найпростіший спосіб приховати кожну п’яту мітку в кольоровій панелі matplotlib?

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

Потім ви можете перевести петлю над мітками, встановивши їх видимими або не залежними від потрібної густини.

редагувати: зауважте, що іноді matplotlib встановлює мітки == '', тому це може виглядати так, що мітки немає, адже насправді вона є і просто нічого не відображає. Щоб переконатися, що ви переглядаєте фактичні видимі мітки, ви можете спробувати:

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)

Це стара тема, але я раз у раз натрапляю на це і виконую цю функцію. Це дуже зручно:

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)

Одне застереження щодо керування кліщами, як це, - це те, що більше не сподобається інтерактивне автоматичне оновлення масштабу максимуму після доданого рядка. Тоді робіть

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

і знову запустіть функцію перенастроювання.

Я розробив неелегантне рішення. Вважайте, що у нас є вісь X, а також список міток для кожної точки 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()

якщо ви просто хочете встановити інтервал простого вкладиша з мінімальним котлом:

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

також легко працює при незначних кліщах:

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

трохи приємного, але досить компактного

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

plt.xticks(xmarks)

Це працювало для мене

якщо ви хочете кліщів між [1,5] (від 1 до 5 включно), замініть

length = 5

Чиста реалізація Python

Нижче представлена ​​чиста реалізація потрібного функціонального пітону, який обробляє будь-який числовий ряд (int або float) з позитивними, негативними або змішаними значеннями та дозволяє користувачеві вказати бажаний розмір кроку:

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)

Вибірка зразка

# 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]

Використання зразка

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()

Зауважте, що в осі x є цілі значення, всі рівномірно розміщені по 5, тоді як вісь y має інший інтервал ( matplotlibповедінка за замовчуванням, тому що тики не вказані).