Formatadores de Ticks Matplotlib | Biblioteca de Plotagem Python

Introdução

Matplotlib é uma biblioteca Python amplamente utilizada para plotagem, que produz gráficos 2D e 3D de alta qualidade. Neste laboratório, aprenderemos como usar formatadores de ticks (tick formatters) em Matplotlib.

Dicas para a 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 a limitações no 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 Matplotlib e configurando o gráfico

Primeiramente, precisamos importar a biblioteca Matplotlib e configurar o gráfico. Criaremos um gráfico vazio com um eixo y e um eixo x. Também configuraremos o eixo para mostrar apenas a linha inferior (bottom spine), definir as posições dos ticks (tick positions) e definir o comprimento dos ticks (tick length).

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker

def setup(ax, title):
    """Set up common parameters for the Axes in the example."""
    ## only show the bottom spine
    ax.yaxis.set_major_locator(ticker.NullLocator())
    ax.spines[['left', 'right', 'top']].set_visible(False)

    ## define tick positions
    ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1.00))
    ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.25))

    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.tick_params(which='major', width=1.00, length=5)
    ax.tick_params(which='minor', width=0.75, length=2.5, labelsize=10)
    ax.set_xlim(0, 5)
    ax.set_ylim(0, 1)
    ax.text(0.0, 0.2, title, transform=ax.transAxes,
            fontsize=14, fontname='Monospace', color='tab:blue')


fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 2))
setup(ax, "Tick Formatters")

Formatação Simples

Nesta etapa, mostraremos como usar um formatador simples, passando uma string ou função para ~.Axis.set_major_formatter ou ~.Axis.set_minor_formatter. Criaremos dois gráficos, um usando um formatador de string e o outro usando um formatador de função.

fig0, axs0 = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 2))
fig0.suptitle('Simple Formatting')

## A ``str``, usando a sintaxe da função de string de formatação, pode ser usada diretamente como um
## formatador. A variável ``x`` é o valor do tick e a variável ``pos`` é a
## posição do tick. Isso cria um StrMethodFormatter automaticamente.
setup(axs0[0], title="'{x} km'")
axs0[0].xaxis.set_major_formatter('{x} km')

## Uma função também pode ser usada diretamente como um formatador. A função deve receber
## dois argumentos: ``x`` para o valor do tick e ``pos`` para a posição do tick,
## e deve retornar uma ``str``. Isso cria um FuncFormatter automaticamente.
setup(axs0[1], title="lambda x, pos: str(x-5)")
axs0[1].xaxis.set_major_formatter(lambda x, pos: str(x-5))

fig0.tight_layout()

Formatação de Objetos Formatter

Nesta etapa, usaremos objetos .Formatter para formatar os ticks. Criaremos sete gráficos, cada um usando um formatador diferente.

fig1, axs1 = plt.subplots(7, 1, figsize=(8, 6))
fig1.suptitle('Formatter Object Formatting')

## Null formatter
setup(axs1[0], title="NullFormatter()")
axs1[0].xaxis.set_major_formatter(ticker.NullFormatter())

## StrMethod formatter
setup(axs1[1], title="StrMethodFormatter('{x:.3f}')")
axs1[1].xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter("{x:.3f}"))

## FuncFormatter can be used as a decorator
@ticker.FuncFormatter
def major_formatter(x, pos):
    return f'[{x:.2f}]'

setup(axs1[2], title='FuncFormatter("[{:.2f}]".format)')
axs1[2].xaxis.set_major_formatter(major_formatter)

## Fixed formatter
setup(axs1[3], title="FixedFormatter(['A', 'B', 'C', ...])")
## FixedFormatter should only be used together with FixedLocator.
## Otherwise, one cannot be sure where the labels will end up.
positions = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
axs1[3].xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator(positions))
axs1[3].xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(labels))

## Scalar formatter
setup(axs1[4], title="ScalarFormatter()")
axs1[4].xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter(useMathText=True))

## FormatStr formatter
setup(axs1[5], title="FormatStrFormatter('#%d')")
axs1[5].xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter("#%d"))

## Percent formatter
setup(axs1[6], title="PercentFormatter(xmax=5)")
axs1[6].xaxis.set_major_formatter(ticker.PercentFormatter(xmax=5))

fig1.tight_layout()

Exibindo os Gráficos

Finalmente, exibiremos os gráficos usando plt.show().

plt.show()

Resumo

Neste laboratório, aprendemos como usar formatadores de ticks no Matplotlib, passando uma string ou função para ~.Axis.set_major_formatter ou ~.Axis.set_minor_formatter, ou criando uma instância de uma das várias classes ~.ticker.Formatter e fornecendo-a para ~.Axis.set_major_formatter ou ~.Axis.set_minor_formatter. Também aprendemos como configurar um gráfico com posições de ticks, comprimento dos ticks e um título.

Tutorial de Formatação de Ticks no Matplotlib