real - matplotlib python 3

¿Cómo trazo varios ejes X o Y en matplotlib?

Question

Actualmente estoy usando matplotlib para trazar una medición contra otras 2 o 3 mediciones (a veces categóricas) en el eje x. Actualmente, estoy agrupando los datos en el eje x en tuplas y ordenándolos antes de trazar ... el resultado se parece a la imagen de la izquierda a continuación. Lo que me gustaría hacer es trazar los datos con varios ejes x como se ve en la imagen de la derecha. La agrupación de las etiquetas del "eje" del tratamiento sería la guinda del pastel.

Answer 1

El ejemplo de Joe es bueno. Voy a tirar la mía también. Estaba trabajando en ello hace unas horas, pero luego tuve que irme a una reunión. Roba desde here .

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

## the following two functions override the default behavior or twiny()
def make_patch_spines_invisible(ax):
    ax.set_frame_on(True)
    ax.patch.set_visible(False)
    for sp in ax.spines.itervalues():
        sp.set_visible(False)

def make_spine_invisible(ax, direction):
    if direction in ["right", "left"]:
        ax.yaxis.set_ticks_position(direction)
        ax.yaxis.set_label_position(direction)
    elif direction in ["top", "bottom"]:
        ax.xaxis.set_ticks_position(direction)
        ax.xaxis.set_label_position(direction)
    else:
        raise ValueError("Unknown Direction : %s" % (direction,))

    ax.spines[direction].set_visible(True)

data = ((''A'',0.01),(''A'',0.02),(''B'',0.10),(''B'',0.20)) # fake data

fig = plt.figure(1)
sb = fig.add_subplot(111)
sb.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([0,1,2,3]))

sb.plot([i[1] for i in data],"*",markersize=10)
sb.set_xlabel("dose")

plt.subplots_adjust(bottom=0.17) # make room on bottom

par2 = sb.twiny() # create a second axes
par2.spines["bottom"].set_position(("axes", -.1)) # move it down

## override the default behavior for a twiny axis
make_patch_spines_invisible(par2) 
make_spine_invisible(par2, "bottom")
par2.set_xlabel("treatment")

par2.plot([i[1] for i in data],"*",markersize=10) #redraw to put twiny on same scale
par2.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([0,1,2,3]))
par2.xaxis.set_ticklabels([i[0] for i in data])

plt.show()

Produce:

Answer 2

En primer lugar, buena pregunta! Definitivamente es posible con matplotlib> = 1.0.0. (La nueva funcionalidad de espinas lo permite).

Sin embargo, requiere un poco de vudú ... Mi ejemplo está lejos de ser perfecto, pero espero que tenga algún sentido:

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

def main():
    #-- Generate some data ----------------------------------------------------
    nx = 10
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
    y = 2 * np.sin(x)

    groups = [(''GroupA'', (x[0], x[nx//3])),
              (''GroupB'', (x[-2*nx//3], x[2*nx//3])),
              (''GroupC'', (x[-nx//3], x[-1]))]

    #-- Plot the results ------------------------------------------------------
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)

    # Give ourselves a bit more room at the bottom
    plt.subplots_adjust(bottom=0.2)

    ax.plot(x,y, ''k^'')

    # Drop the bottom spine by 40 pts
    ax.spines[''bottom''].set_position((''outward'', 40))

    # Make a second bottom spine in the position of the original bottom spine
    make_second_bottom_spine(label=''Treatment'')

    # Annotate the groups
    for name, xspan in groups:
        annotate_group(name, xspan)

    plt.xlabel(''Dose'')
    plt.ylabel(''Response'')
    plt.title(''Experimental Data'')

    plt.show()


def annotate_group(name, xspan, ax=None):
    """Annotates a span of the x-axis"""
    def annotate(ax, name, left, right, y, pad):
        arrow = ax.annotate(name,
                xy=(left, y), xycoords=''data'',
                xytext=(right, y-pad), textcoords=''data'',
                annotation_clip=False, verticalalignment=''top'',
                horizontalalignment=''center'', linespacing=2.0,
                arrowprops=dict(arrowstyle=''-'', shrinkA=0, shrinkB=0,
                        connectionstyle=''angle,angleB=90,angleA=0,rad=5'')
                )
        return arrow
    if ax is None:
        ax = plt.gca()
    ymin = ax.get_ylim()[0]
    ypad = 0.01 * np.ptp(ax.get_ylim())
    xcenter = np.mean(xspan)
    left_arrow = annotate(ax, name, xspan[0], xcenter, ymin, ypad)
    right_arrow = annotate(ax, name, xspan[1], xcenter, ymin, ypad)
    return left_arrow, right_arrow

def make_second_bottom_spine(ax=None, label=None, offset=0, labeloffset=20):
    """Makes a second bottom spine"""
    if ax is None:
        ax = plt.gca()
    second_bottom = mpl.spines.Spine(ax, ''bottom'', ax.spines[''bottom'']._path)
    second_bottom.set_position((''outward'', offset))
    ax.spines[''second_bottom''] = second_bottom

    if label is not None:
        # Make a new xlabel
        ax.annotate(label, 
                xy=(0.5, 0), xycoords=''axes fraction'', 
                xytext=(0, -labeloffset), textcoords=''offset points'', 
                verticalalignment=''top'', horizontalalignment=''center'')

if __name__ == ''__main__'':
    main()