Marcas principales y secundarias en Matplotlib

Introducción

En un gráfico de Matplotlib, las marcas de graduación se utilizan para marcar la posición de los puntos de datos en el eje. Las marcas principales son las marcas más grandes que indican los valores de los puntos de datos y las marcas secundarias son las marcas más pequeñas que se colocan entre las marcas principales. En este tutorial se muestra cómo utilizar las marcas principales y secundarias en Matplotlib.

Consejos sobre la VM

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Skills Graph

Importar las bibliotecas necesarias y crear datos

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Crear datos
t = np.arange(0.0, 100.0, 0.1)
s = np.sin(0.1 * np.pi * t) * np.exp(-t * 0.01)

En primer lugar, importamos las bibliotecas necesarias, es decir, Matplotlib y NumPy. Luego creamos los datos para graficar. En este ejemplo, creamos una matriz de numpy "t" y calculamos otra matriz de numpy "s" utilizando t.

Grafica los datos

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

A continuación, creamos un objeto de figura y eje y graficamos los datos en el eje.

Establece los localizadores principales y secundarios

## Establece el localizador principal
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))
## Establece el formateador principal
ax.xaxis.set_major_formatter('{x:.0f}')
## Establece el localizador secundario
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(5))

Aquí, establecemos el localizador principal para colocar marcas de graduación en múltiplos de 20, establecemos el formateador principal para etiquetar las marcas principales con el formato ".0f" y establecemos el localizador secundario para colocar marcas de graduación en múltiplos de 5.

Muestra la gráfica

plt.show()

Finalmente, mostramos la gráfica.

Selección automática de marcas principales y secundarias

## Crea datos
t = np.arange(0.0, 100.0, 0.01)
s = np.sin(2 * np.pi * t) * np.exp(-t * 0.01)

## Grafica los datos
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

## Establece el localizador secundario
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator())

## Establece los parámetros de las marcas
ax.tick_params(which='both', width=2)
ax.tick_params(which='major', length=7)
ax.tick_params(which='minor', length=4, color='r')

## Muestra la gráfica
plt.show()

En este paso, creamos nuevos datos y los graficamos. Luego establecemos el localizador secundario para seleccionar automáticamente el número de marcas secundarias. Después, establecemos los parámetros de las marcas, es decir, el ancho y la longitud de las marcas y su color, para las marcas principales y secundarias. Finalmente, mostramos la gráfica.

Resumen

Este tutorial mostró cómo usar marcas principales y secundarias en Matplotlib. Vimos cómo establecer los localizadores y formateadores principales y secundarios y cómo seleccionar automáticamente el número de marcas secundarias. También vimos cómo establecer los parámetros de las marcas, es decir, el ancho y la longitud de las marcas y su color.