Clase Matplotlib.ticker.AutoLocator en Python

Matplotlib es una increíble biblioteca de visualización en Python para gráficos 2D de arrays. Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos multiplataforma basada en arrays NumPy y diseñada para funcionar con la pila SciPy más amplia.
 

matplotlib.ticker.AutoLocator

La clase matplotlib.ticker.AutoLocator es una subclase de matplotlib.ticker.MaxNLocator y tiene parámetros nbins = ‘auto’ y steps = [1, 2, 2.5, 5, 10]. Se utiliza para encontrar dinámicamente las principales posiciones de ticks.
 

Sintaxis: class matplotlib.ticker.AutoLocator
Parámetros: 
 

  • nbins: es un número entero o ‘auto’, donde el valor entero representa el número máximo de intervalos; uno menos que el número máximo de ticks. El número de contenedores se determina automáticamente en función de la longitud del eje. Es un argumento opcional y tiene un valor predeterminado de 10.
     
  • pasos: es un parámetro opcional que representa una buena secuencia numérica que comienza en 1 y termina en 10.
     
  • entero: Es un valor booleano opcional. Si se establece en True, los ticks aceptan solo valores enteros, siempre que al menos min_n_ticks enteros estén dentro de los límites de visualización.
     
  • simétrico: Es un valor opcional. Si se establece en True, el escalado automático dará como resultado un rango simétrico alrededor de cero.
     
  • ciruela pasa: Es un parámetro opcional que acepta cualquiera de los cuatro valores: {‘inferior’, ‘superior’, ‘ambos’, Ninguno}. Por defecto es Ninguno. 
     

Ejemplo 1: 
 

Python3

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
fig, axes = plt.subplots(3, 4,
                         sharex = 'row',
                         sharey = 'row',
                         squeeze = False)
 
data = np.random.rand(20, 2, 10)
 
for ax in axes.flatten()[:-1]:
     
    ax.plot(*np.random.randn(2, 10), marker ="o", ls ="")
 
 
 
# Now remove axes[1, 5] from
# the grouper for xaxis
axes[2, 3].get_shared_x_axes().remove(axes[2, 3])
 
# Create and assign new ticker
xticker = matplotlib.axis.Ticker()
axes[2, 3].xaxis.major = xticker
 
# The new ticker needs new locator
# and formatters
xloc = matplotlib.ticker.AutoLocator()
xfmt = matplotlib.ticker.ScalarFormatter()
 
axes[2, 3].xaxis.set_major_locator(xloc)
axes[2, 3].xaxis.set_major_formatter(xfmt)
 
# Now plot to the "ungrouped" axes
axes[2, 3].plot(np.random.randn(10)*100 + 100,
                np.linspace(-3, 3, 10),
                marker ="o", ls ="",
                color ="green")
 
plt.show()

Producción: 
 

Ejemplo 2: 
 

Python3

import pylab as pl
from matplotlib import ticker
 
 
# helper function
def AutoLocatorInit(self):
     
    ticker.MaxNLocator.__init__(self,
                                nbins = 4,
                                steps =[1, 2, 5, 10])
 
 
ticker.AutoLocator.__init__ = AutoLocatorInit
 
pl.plot(pl.randn(100))
pl.figure()
pl.hist(pl.randn(1000), bins = 40)
 
pl.show()

Producción: 
 

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por RajuKumar19 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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