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Matplotlib-etiqueta cada contenedor

Question

Actualmente estoy usando Matplotlib para crear un histograma:

import matplotlib
matplotlib.use(''Agg'')
import matplotlib.pyplot as pyplot
...
fig = pyplot.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1,)
n, bins, patches = ax.hist(measurements, bins=50, range=(graph_minimum, graph_maximum), histtype=''bar'')
#ax.set_xticklabels([n], rotation=''vertical'')
for patch in patches:
patch.set_facecolor(''r'')
pyplot.title(''Spam and Ham'')
pyplot.xlabel(''Time (in seconds)'')
pyplot.ylabel(''Bits of Ham'')
pyplot.savefig(output_filename)

Me gustaría hacer que las etiquetas del eje x sean un poco más significativas.

En primer lugar, los tics del eje x aquí parecen estar limitados a cinco tics. No importa lo que haga, parece que no puedo cambiar esto, incluso si agrego más etiquetas xtick, solo usa las primeras cinco. No estoy seguro de cómo Matplotlib calcula esto, pero supongo que se calcula automáticamente a partir del rango / datos?

¿Hay alguna manera de aumentar la resolución de las etiquetas x-tick , incluso hasta el punto de una por cada barra / contenedor?

(Idealmente, también me gustaría que los segundos se formateen en micro segundos / milisegundos, pero esa es una pregunta para otro día).

En segundo lugar, me gustaría etiquetar cada barra individual , con el número real en ese contenedor, así como el porcentaje del total de todos los contenedores.

El resultado final podría verse más o menos así:

¿Es posible algo así con Matplotlib?

Saludos, Victor

Answer 1

¡Por supuesto! Para configurar los ticks, simplemente, bueno ... Establezca los ticks (consulte matplotlib.pyplot.xticks o ax.set_xticks ). (Además, no es necesario configurar manualmente el color de la cara de los parches. Simplemente puede pasar un argumento de palabra clave).

Para el resto, tendrás que hacer algunas cosas un poco más elegantes con el etiquetado, pero matplotlib lo hace bastante fácil.

Como ejemplo:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
data = np.random.randn(82)
fig, ax = plt.subplots()
counts, bins, patches = ax.hist(data, facecolor=''yellow'', edgecolor=''gray'')
# Set the ticks to be at the edges of the bins.
ax.set_xticks(bins)
# Set the xaxis''s tick labels to be formatted with 1 decimal place...
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter(''%0.1f''))
# Change the colors of bars at the edges...
twentyfifth, seventyfifth = np.percentile(data, [25, 75])
for patch, rightside, leftside in zip(patches, bins[1:], bins[:-1]):
if rightside < twentyfifth:
patch.set_facecolor(''green'')
elif leftside > seventyfifth:
patch.set_facecolor(''red'')
# Label the raw counts and the percentages below the x-axis...
bin_centers = 0.5 * np.diff(bins) + bins[:-1]
for count, x in zip(counts, bin_centers):
# Label the raw counts
ax.annotate(str(count), xy=(x, 0), xycoords=(''data'', ''axes fraction''),
xytext=(0, -18), textcoords=''offset points'', va=''top'', ha=''center'')
# Label the percentages
percent = ''%0.0f%%'' % (100 * float(count) / counts.sum())
ax.annotate(percent, xy=(x, 0), xycoords=(''data'', ''axes fraction''),
xytext=(0, -32), textcoords=''offset points'', va=''top'', ha=''center'')
# Give ourselves some more room at the bottom of the plot
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.show()

Answer 2

Para agregar prefijos SI a las etiquetas de sus ejes, quiere usar QuantiPhy . De hecho, en su documentación tiene un ejemplo que muestra cómo hacer esto exactamente: MatPlotLib Example .

Creo que agregarías algo como esto a tu código:

from matplotlib.ticker import FuncFormatter
from quantiphy import Quantity
time_fmtr = FuncFormatter(lambda v, p: Quantity(v, ''s'').render(prec=2))
ax.xaxis.set_major_formatter(time_fmtr)