Introdução
Neste laboratório, aprenderemos como definir o comportamento da auto-posição de ticks (tick auto-placement) no Matplotlib. Por padrão, o Matplotlib escolherá o número de ticks e suas posições de forma que haja um número razoável de ticks no eixo e que eles estejam localizados em números "arredondados". No entanto, pode não haver ticks nas bordas do gráfico. Aprenderemos como mudar o axes.autolimit_mode para 'round_numbers' para manter os ticks em números arredondados e também ter ticks nas bordas.
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 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.
Gráfico de dispersão sem o modo autolimit_mode round_numbers
Nesta etapa, criaremos um gráfico de dispersão sem o modo autolimit_mode round_numbers e observaremos o comportamento da auto-posição de ticks.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(19680801)
fig, ax = plt.subplots()
dots = np.linspace(0.3, 1.2, 10)
X, Y = np.meshgrid(dots, dots)
x, y = X.ravel(), Y.ravel()
ax.scatter(x, y, c=x+y)
plt.show()
Gráfico de dispersão com o modo autolimit_mode round_numbers
Nesta etapa, mudaremos axes.autolimit_mode para 'round_numbers' e criaremos um gráfico de dispersão para manter os ticks em números arredondados e também ter ticks nas bordas.
plt.rcParams['axes.autolimit_mode'] = 'round_numbers'
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c=x+y)
plt.show()
Gráfico de dispersão com margem adicional
Nesta etapa, definiremos uma margem adicional em torno dos dados usando .Axes.set_xmargin / .Axes.set_ymargin, enquanto o modo autolimit_mode round_numbers ainda é respeitado.
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c=x+y)
ax.set_xmargin(0.8)
plt.show()
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como definir o comportamento da auto-posição dos ticks no Matplotlib, mudando axes.autolimit_mode para 'round_numbers'. Também aprendemos como definir uma margem adicional em torno dos dados, enquanto o modo autolimit_mode round_numbers ainda é respeitado. Essas técnicas podem ser usadas para personalizar as posições dos ticks no eixo e melhorar a legibilidade do gráfico.