Matplotlib: configuración de marcas y etiquetas de marcas

En este artículo, vamos a discutir cómo configurar Ticks y Ticks tags en un gráfico.

Los ticks son los marcadores que denotan puntos de datos en los ejes y las etiquetas de ticks son el nombre que se les da a los ticks. De forma predeterminada , matplotlib marca los puntos de datos en los ejes, pero también nos ha proporcionado la configuración de sus propios ejes con marcas y etiquetas de marca de su elección.

Métodos utilizados:

• plt.axes(*args, emit=True, **kwargs): Para establecer los ejes de nuestro gráfico con el parámetro rect como [izquierda, abajo, ancho, alto] para establecer la posición de los ejes.
• plt.axes().set_xticks() y plt.axes().set_yticks() : para establecer marcas en el eje x y el eje y respectivamente. tener datos en forma de una lista establecida como parámetro.
• plt.axes().set_xlabels() y plt.axes().set_ylabels() : Para establecer etiquetas de nuestros ticks con parámetros en forma de lista.

A continuación se muestran algunos ejemplos que muestran cómo agregar ticks y ticklabels en un gráfico:

Ejemplo 1: 

# import required module
import matplotlib.pyplot as plt
  
# assign coordinates
x = y = [i for i in range(0, 10)]
ax = plt.axes()
  
# depict illustration
plt.plot(x, y, color="lime")
  
# setting ticks for x-axis
ax.set_xticks([2, 4, 6, 8, 10])
  
# setting ticks for y-axis
ax.set_yticks([1, 3, 5, 7, 9])
  
plt.show()

Producción:

Ejemplo 2:

# import required module
import matplotlib.pyplot as plt
  
# assign coordinates
x = y = [i for i in range(0, 10)]
ax = plt.axes()
  
# depict illustration
plt.plot(x, y, color="lime")
  
# setting ticks for x-axis
ax.set_xticks([2, 4, 6, 8, 10])
  
# setting label for x tick
ax.set_xticklabels(['Geeks', 'for', 'geeks', '!'])
  
# setting ticks for y-axis
ax.set_yticks([1, 3, 5, 7, 9])
  
# setting label for y tick
ax.set_yticklabels(['A', 'B', 'C', 'D'])
  
plt.show()

Producción:

Ejemplo 3:

# import required modules
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
  
# assign coordinates
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
ax = plt.axes()
  
# depict illustration
plt.plot(x, y, color="lime")
  
# setting ticks for x-axis
ax.set_xticks([0, 2, 4, 6])
  
# setting ticks for y-axis
ax.set_yticks([-1, 0, 1])
  
plt.show()

Producción:

Ejemplo 4:

# import required modules
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
  
# assign coordinates
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
ax = plt.axes()
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
  
# depict illustration
plt.plot(x, y, color="lime")
  
# setting ticks for x-axis
ax.set_xticks([0, 2, 4, 6])
  
# setting ticks for y-axis
ax.set_yticks([-1, 0, 1])
  
# setting label for y tick
ax.set_yticklabels(["sin(-90deg)", "sin(0deg)", "sin(90deg)"])
  
plt.show()

Producción: