En este artículo, discutiremos cómo ajustar la cantidad de ticks en Seaborn Plots. Los ticks son los valores que se utilizan para mostrar algunos puntos específicos en la coordenada XY, puede ser una string o un número. Veremos cómo podemos elegir un óptimo o expandir el número de ticks para mostrar tanto en el eje x como en el eje y.
Las funciones Axes.set_xticks() y Axes.set_yticks() en el módulo de ejes de la biblioteca matplotlib se utilizan para establecer los ticks con una lista de ticks en el eje X y el eje Y, respectivamente.
Sintaxis:
Para xticks:
Axes.set_xticks(self, ticks, minor=False)
Para yticks:
Axes.set_yticks(self, ticks, minor=False)
Parámetros:
- ticks: Este parámetro es la lista de ubicaciones de ticks en el eje x/eje y.
- menor: Este parámetro se usa ya sea para establecer ticks mayores o para establecer ticks menores
Valor de retorno:
Este método no devuelve ningún valor.
Ejemplo 1: Ajustar número X – Ticks usando set_xticks()
En este ejemplo, estamos configurando una cantidad de xticks para la longitud de los datos presentes en el marco de datos.
Python3
import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") # create DataFrame df = pd.DataFrame({'a': np.random.rand(8), 'b': np.random.rand(8)}) # create lineplot g = sns.lineplot(data=df) # set the ticks first g.set_xticks(range(8)) # set the labels g.set_xticklabels(['2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018'])
Producción:
Ejemplo 2: ajuste el número Y – Ticks usando set_yticks()
En este ejemplo, estamos configurando una cantidad de yticks para la longitud de los datos presentes en el marco de datos.
Python3
import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") # create DataFrame df = pd.DataFrame({'a': np.random.rand(8), 'b': np.random.rand(8)}) # create lineplot g = sns.lineplot(data=df) # set the ticks first g.set_yticks(range(len(df)-5)) # set the labels g.set_xticklabels(['2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018'])
Producción:
Ejemplo 3: ajuste el número de ticks X e Y usando xticks() e yticks()
En este ejemplo, estamos configurando el número de posiciones específicas de marcas en el eje x y el eje y
Python3
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # create DataFrame df = pd.DataFrame({'var1': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29], 'var2': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]}) # create scatterplot sns.scatterplot(data=df, x='var1', y='var2') # specify positions of ticks on x-axis and y-axis plt.xticks([15, 20, 25], ['A', 'B', 'C']) plt.yticks([4, 8, 12], ['Low', 'Medium', 'High'])
Producción: