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Matplotlib: ¿Agregar cadenas como marcas x personalizadas pero también mantener las etiquetas de marca existentes(numéricas)? Alternativas a matplotlib.pyplot.annotate? (4)
De http://matplotlib.sourceforge.net/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.xticks :
# return locs, labels where locs is an array of tick locations and
# labels is an array of tick labels.
locs, labels = xticks()
Así que todo lo que debe hacer es obtener las locs y labels y luego modificar las labels a su gusto (ejemplo ficticio):
labels = [''{0} (1 day)'',''{0} (1 weak)'', ''{0} (1 year)'']
new_labels = [x.format(locs[i]) for i,x in enumerate(labels)]
y luego ejecute:
xticks(locs, new_labels)
Estoy tratando de producir un gráfico y tengo algunos problemas para anotarlo.
Mi gráfica tiene una escala de registro en el eje x, que muestra el tiempo. Lo que quiero poder hacer es mantener las etiquetas numéricas existentes (pero no predecibles) en 100 unidades, 1000 unidades, 10000 unidades, etc., pero también agregar etiquetas personalizadas al eje x que dejen en claro dónde hay más "humanos". legibles "ocurren intervalos de tiempo, por ejemplo, quiero poder etiquetar ''una semana'', ''un mes'', ''6 meses'', etc.
Puedo usar matplotlib.pyplot.annotate () para marcar los puntos pero realmente no hace lo que quiero. Realmente no quiero texto y flechas en la parte superior de mi gráfico, solo quiero agregar algunas marcas de verificación personalizadas adicionales. ¿Algunas ideas?
Esta es mi solución. Las principales ventajas son:
- Puede especificar los ejes (útil para ejes gemelos o si trabaja con varios ejes simultáneamente)
- Puede especificar el eje (poner marcas en el eje x o el eje y)
- Puedes agregar fácilmente nuevos ticks manteniendo los automáticos.
- Se reemplaza automáticamente si agrega una marca que ya existe.
Código:
#!/usr/bin/python
from __future__ import division
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#Function to add ticks
def addticks(ax,newLocs,newLabels,pos=''x''):
# Draw to get ticks
plt.draw()
# Get existing ticks
if pos==''x'':
locs = ax.get_xticks().tolist()
labels=[x.get_text() for x in ax.get_xticklabels()]
elif pos ==''y'':
locs = ax.get_yticks().tolist()
labels=[x.get_text() for x in ax.get_yticklabels()]
else:
print("WRONG pos. Use ''x'' or ''y''")
return
# Build dictionary of ticks
Dticks=dict(zip(locs,labels))
# Add/Replace new ticks
for Loc,Lab in zip(newLocs,newLabels):
Dticks[Loc]=Lab
# Get back tick lists
locs=list(Dticks.keys())
labels=list(Dticks.values())
# Generate new ticks
if pos==''x'':
ax.set_xticks(locs)
ax.set_xticklabels(labels)
elif pos ==''y'':
ax.set_yticks(locs)
ax.set_yticklabels(labels)
#Get numpy arrays
x=np.linspace(0,2)
y=np.sin(4*x)
#Start figure
fig = plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
#Plot Arrays
ax.plot(x,y)
#Add a twin axes
axr=ax.twinx()
#Add more ticks
addticks(ax,[1/3,0.75,1.0],[''1/3'',''3/4'',''Replaced''])
addticks(axr,[0.5],[''Miguel''],''y'')
#Save figure
plt.savefig(''MWE.pdf'')
Me gusta la respuesta de Miguel arriba. Funcionó bastante bien. Sin embargo, hay que hacer un pequeño ajuste. El seguimiento:
# Get back tick lists
locs=Dticks.keys()
labels=Dticks.values()
debe ser cambiado a
# Get back tick lists
locs=list(Dticks.keys())
labels=list(Dticks.values())
ya que, en Python 2.7 + / 3, Dict.keys () y Dict.values () devuelven dict_keys y dict_values objetos, que a matplotlib no le gustan (aparentemente). Más sobre esos dos objetos en PEP 3106 .
Si realmente desea agregar axis.xaxis.get_majorticklocs() adicionales, puede obtener las existentes usando axis.xaxis.get_majorticklocs() , agregar lo que quiera agregar y luego configurar las axis.xaxis.set_ticks(<your updated array>) usando axis.xaxis.set_ticks(<your updated array>) .
Una alternativa sería agregar líneas verticales usando axvline . La ventaja es que no tiene que preocuparse por insertar su marca personalizada en la matriz existente, pero tendrá que anotar las líneas manualmente.
Otra alternativa sería agregar un eje vinculado con sus marcas personalizadas.