Настроить ось x в matplotlib

Ответ 1

Здесь более одного способа сделать это.

Начните с примера:

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

# Generate some data...
x, y = np.mgrid[:141, :101]
z = np.cos(np.hypot(x, y))

# Plot the figure...
plt.pcolormesh(x, y, z, cmap=mpl.cm.Reds)

plt.show()

Простой способ сделать то, что вы хотите, будет примерно таким:

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

# Generate some data...
x, y = np.mgrid[:141, :101]
z = np.cos(np.hypot(x, y))

# Plot the figure...
plt.pcolormesh(x, y, z, cmap=mpl.cm.Reds)

# Set the ticks and labels...
ticks = np.arange(x.min(), x.max(), 6)
labels = range(ticks.size)
plt.xticks(ticks, labels)
plt.xlabel('Hours')

plt.show()

Другой способ заключается в подклассификации локаторов matlotllib и тикеров.

В ваших целях приведенный выше пример хорош.

Преимущество создания новых локаторов и тикеров заключается в том, что ось будет автоматически масштабироваться в разумные интервалы в единицах "dx", которые вы укажете. Если вы используете его как часть более крупного приложения, это может оказаться полезным. Для одного сюжета это больше проблем, чем того стоит.

Если вы действительно хотели пойти по этому маршруту, вы бы сделали что-то вроде этого:

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

def main():
    # Generate some data...
    x, y = np.mgrid[:141, :101]
    z = np.cos(np.hypot(x, y))

    # Plot the figure...
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.pcolormesh(x, y, z, cmap=mpl.cm.Reds)
    ax.set_xlabel('Hours')

    ax.xaxis.set_major_locator(ScaledLocator(dx=6))
    ax.xaxis.set_major_formatter(ScaledFormatter(dx=6))

    plt.show()

class ScaledLocator(mpl.ticker.MaxNLocator):
    """
    Locates regular intervals along an axis scaled by *dx* and shifted by
    *x0*. For example, this would locate minutes on an axis plotted in seconds
    if dx=60.  This differs from MultipleLocator in that an approriate interval
    of dx units will be chosen similar to the default MaxNLocator.
    """
    def __init__(self, dx=1.0, x0=0.0):
        self.dx = dx
        self.x0 = x0
        mpl.ticker.MaxNLocator.__init__(self, nbins=9, steps=[1, 2, 5, 10])

    def rescale(self, x):
        return x / self.dx + self.x0
    def inv_rescale(self, x):
        return  (x - self.x0) * self.dx

    def __call__(self): 
        vmin, vmax = self.axis.get_view_interval()
        vmin, vmax = self.rescale(vmin), self.rescale(vmax)
        vmin, vmax = mpl.transforms.nonsingular(vmin, vmax, expander = 0.05)
        locs = self.bin_boundaries(vmin, vmax)
        locs = self.inv_rescale(locs)
        prune = self._prune
        if prune=='lower':
            locs = locs[1:]
        elif prune=='upper':
            locs = locs[:-1]
        elif prune=='both':
            locs = locs[1:-1]
        return self.raise_if_exceeds(locs)

class ScaledFormatter(mpl.ticker.OldScalarFormatter):
    """Formats tick labels scaled by *dx* and shifted by *x0*."""
    def __init__(self, dx=1.0, x0=0.0, **kwargs):
        self.dx, self.x0 = dx, x0

    def rescale(self, x):
        return x / self.dx + self.x0

    def __call__(self, x, pos=None):
        xmin, xmax = self.axis.get_view_interval()
        xmin, xmax = self.rescale(xmin), self.rescale(xmax)
        d = abs(xmax - xmin)
        x = self.rescale(x)
        s = self.pprint_val(x, d)
        return s

if __name__ == '__main__':
    main()