Localizadores e Formatadores de Ticks de Data

Introdução

Este laboratório visa fornecer uma compreensão de como usar os vários localizadores e formatadores de marcações de data no Matplotlib. Este tutorial demonstra como usar essas funções para personalizar o eixo X de um gráfico com dados baseados em tempo.

Dicas da VM

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.

Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido às limitações do Jupyter Notebook.

Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.

Importando as Bibliotecas Necessárias

Começamos importando as bibliotecas necessárias para este tutorial. Usaremos matplotlib e numpy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.dates import (
    FR, MO, MONTHLY, SA, SU, TH, TU, WE, AutoDateFormatter, AutoDateLocator,
    ConciseDateFormatter, DateFormatter, DayLocator, HourLocator,
    MicrosecondLocator, MinuteLocator, MonthLocator, RRuleLocator, SecondLocator,
    WeekdayLocator, YearLocator, rrulewrapper)
import matplotlib.ticker as ticker

Definindo os Localizadores e Formatadores

Definimos os vários localizadores e formatadores que usaremos. Este exemplo usa os seguintes localizadores:

• AutoDateLocator(maxticks=8)
• YearLocator(month=4)
• MonthLocator(bymonth=[4, 8, 12])
• DayLocator(interval=180)
• WeekdayLocator(byweekday=SU, interval=4)
• HourLocator(byhour=range(0, 24, 6))
• MinuteLocator(interval=15)
• SecondLocator(bysecond=(0, 30))
• MicrosecondLocator(interval=1000)
• RRuleLocator(rrulewrapper(freq=MONTHLY, byweekday=(MO, TU, WE, TH, FR), bysetpos=-1))

E os seguintes formatadores:

• AutoDateFormatter(ax.xaxis.get_major_locator())
• ConciseDateFormatter(ax.xaxis.get_major_locator())
• DateFormatter("%b %Y")

locators = [
    ('AutoDateLocator(maxticks=8)', '2003-02-01', '%Y-%m'),
    ('YearLocator(month=4)', '2003-02-01', '%Y-%m'),
    ('MonthLocator(bymonth=[4, 8, 12])', '2003-02-01', '%Y-%m'),
    ('DayLocator(interval=180)', '2003-02-01', '%Y-%m-%d'),
    ('WeekdayLocator(byweekday=SU, interval=4)', '2000-07-01', '%a %Y-%m-%d'),
    ('HourLocator(byhour=range(0, 24, 6))', '2000-02-04', '%H h'),
    ('MinuteLocator(interval=15)', '2000-02-01 02:00', '%H:%M'),
    ('SecondLocator(bysecond=(0, 30))', '2000-02-01 00:02', '%H:%M:%S'),
    ('MicrosecondLocator(interval=1000)', '2000-02-01 00:00:00.005', '%S.%f'),
    ('RRuleLocator(rrulewrapper(freq=MONTHLY, byweekday=(MO, TU, WE, TH, FR), '
     'bysetpos=-1))', '2000-07-01', '%Y-%m-%d'),
]

formatters = [
    'AutoDateFormatter(ax.xaxis.get_major_locator())',
    'ConciseDateFormatter(ax.xaxis.get_major_locator())',
    'DateFormatter("%b %Y")',
]

Plotando os Gráficos

Agora, podemos criar nossos gráficos. Criaremos dois subplots para demonstrar os localizadores e formatadores separadamente. Para cada localizador e formatador, plotamos um gráfico que mostra como ele afeta o eixo X. Usamos a função plot_axis para fazer isso. Esta função configura os parâmetros comuns para cada eixo, como as spines (bordas), parâmetros de tick (marcações) e limites. Ela também define o localizador e o formatador para o eixo X.

def plot_axis(ax, locator=None, xmax='2002-02-01', fmt=None, formatter=None):
    ax.spines[['left', 'right', 'top']].set_visible(False)
    ax.yaxis.set_major_locator(ticker.NullLocator())
    ax.tick_params(which='major', width=1.00, length=5)
    ax.tick_params(which='minor', width=0.75, length=2.5)
    ax.set_xlim(np.datetime64('2000-02-01'), np.datetime64(xmax))
    if locator:
        ax.xaxis.set_major_locator(eval(locator))
        ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter(fmt))
    else:
        ax.xaxis.set_major_formatter(eval(formatter))
    ax.text(0.0, 0.2, locator or formatter, transform=ax.transAxes,
            fontsize=14, fontname='Monospace', color='tab:blue')


fig, axs = plt.subplots(len(locators), 1, figsize=(8, len(locators) * .8),
                        layout='constrained')
fig.suptitle('Date Locators')
for ax, (locator, xmax, fmt) in zip(axs, locators):
    plot_axis(ax, locator, xmax, fmt)

fig, axs = plt.subplots(len(formatters), 1, figsize=(8, len(formatters) * .8),
                        layout='constrained')
fig.suptitle('Date Formatters')
for ax, fmt in zip(axs, formatters):
    plot_axis(ax, formatter=fmt)

Exibindo os Gráficos

Finalmente, podemos exibir os gráficos usando a função plt.show().

plt.show()

Resumo

Neste tutorial, aprendemos como usar os vários localizadores e formatadores de tick de data no Matplotlib. Plotamos vários gráficos que demonstraram como cada localizador e formatador afeta o eixo X de um gráfico com dados baseados em tempo. Este conhecimento pode ser útil ao criar visualizações de dados de séries temporais.