Clase Matplotlib.ticker.MaxNLocator 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.MaxNLocator

La matplotlib.ticker.MaxNLocatorclase se usa para seleccionar no más de N intervalos en ubicaciones agradables. Es una subclase de matplotlib.ticker.Locator.

Sintaxis: class matplotlib.ticker.MaxNLocator(*args, **kwargs)

Parámetro:

• 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.

Métodos de la clase:

• set_params(self, **kwargs): Establece parámetros para el localizador.
• tick_values(self, vmin, vmax): Devuelve los valores de los ticks localizados dados vmin y vmax.
• view_limits(self, dmin, dmax): Se utiliza para seleccionar una escala para el rango de vmin a vmax.

Ejemplo 1:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import numpy as np
  
  
N = 10
x = np.arange(N)
y = np.random.randn(N)
  
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
  
# Create your ticker object with M ticks
M = 3
yticks = ticker.MaxNLocator(M)
  
# Set the yaxis major locator using
# your ticker object. 
ax.yaxis.set_major_locator(yticks)
  
plt.show()

Producción:

Ejemplo 2:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator, IndexFormatter
  
  
ax = df.plot()
  
ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(11))
ax.xaxis.set_major_formatter(IndexFormatter(df.index)) 
  
ax.grid(which ='minor', alpha = 0.2)
ax.grid(which ='major', alpha = 0.5)
  
ax.legend().set_visible(False)
plt.xticks(rotation = 75)
plt.tight_layout()
  
plt.show()

Producción: