Clase Matplotlib.ticker.LinearLocator 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.LinearLocator

La clase matplotlib.ticker.LinearLocator se usa para determinar las ubicaciones de las marcas. En su primera llamada, la función intenta configurar el número de ticks para hacer una buena partición de ticks. Luego, la navegación interactiva mejora a medida que se corrige la cantidad de tics. El parámetro preestablecido se usa para establecer locomotoras basadas en lom, que es un mapeo de diccionario de vmin, vmax -> locomotoras.

Sintaxis: class matplotlib.ticker.LinearLocator(numticks=Ninguno, presets=Ninguno) 

Parámetros:

• numticks: Número de ticks en total.
• preajustes: se usa para establecer locomotoras basadas en lom, que es un mapeo de diccionario de vmin, vmax -> locs.

Métodos de la clase:

• set_params(self, numticks=None, presets=None): Se utiliza para establecer parámetros dentro de este localizador.
• tick_values(self, vmin, vmax): Devuelve los valores de los ticks ubicados entre vmin y vmax.
• view_limits(self, vmin, vmax): Se utiliza para elegir inteligentemente los límites de vista.

Ejemplo 1: 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker
 
 
xGrid = np.linspace(1-1e-14, 1-1e-16, 30,
                    dtype = np.longdouble)
 
y = np.random.rand(len(xGrid))
 
plt.plot(xGrid, y)
plt.xlim(1-1e-14, 1)
 
loc = matplotlib.ticker.LinearLocator(numticks = 5)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(loc)
 
plt.show()

Producción:

Ejemplo 2: 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
 
 
# Setup a plot such that only the bottom
# spine is shown
def setup(ax):
     
    ax.spines['right'].set_color('green')
    ax.spines['left'].set_color('red')
     
    ax.yaxis.set_major_locator(ticker.NullLocator())
    ax.spines['top'].set_color('pink')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
     
    ax.tick_params(which ='major', width = 1.00)
    ax.tick_params(which ='major', length = 5)
    ax.tick_params(which ='minor', width = 0.75)
    ax.tick_params(which ='minor', length = 2.5)
     
    ax.set_xlim(0, 5)
    ax.set_ylim(0, 1)
    ax.patch.set_alpha(0.0)
 
plt.figure(figsize =(8, 6))
n = 8
ax = plt.subplot(n, 1, 4)
setup(ax)
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.LinearLocator(3))
ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.LinearLocator(31))
 
ax.text(0.0, 0.1, "LinearLocator",
        fontsize = 14,
        transform = ax.transAxes)
 
plt.subplots_adjust(left = 0.05,
                    right = 0.95,
                    bottom = 0.05,
                    top = 1.05)
 
plt.show()

Producción: