Dominando Eixos Flutuantes em Matplotlib - Tutorial Python

Introdução

Este laboratório ensinará como usar a função add_floating_axis no Matplotlib para adicionar eixos flutuantes a um gráfico, que podem ser usados para exibir informações adicionais sobre o gráfico. Especificamente, você aprenderá como ajustar o preenchimento (padding) dos rótulos de marcação (tick labels) e dos rótulos dos eixos, bem como como ajustar a posição das marcações (ticks) nos eixos flutuantes.

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.

Importar Bibliotecas

Primeiramente, importe as bibliotecas necessárias, incluindo matplotlib.pyplot, numpy e mpl_toolkits.axisartist.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist

Definir a Função de Configuração de Eixos

Em seguida, defina a função setup_axes(), que configura a projeção polar do gráfico. Esta função usa um GridHelperCurveLinear para criar uma projeção polar em uma caixa retangular. Ela também define os limites do gráfico e retorna o objeto ax1.

def setup_axes(fig, rect):
    ## Define the PolarAxes transform and the extreme finder
    tr = Affine2D().scale(np.pi/180., 1.) + PolarAxes.PolarTransform()
    extreme_finder = angle_helper.ExtremeFinderCycle(20, 20, lon_cycle=360, lat_cycle=None, lon_minmax=None, lat_minmax=(0, np.inf))

    ## Define the grid locators and formatters
    grid_locator1 = angle_helper.LocatorDMS(12)
    grid_locator2 = grid_finder.MaxNLocator(5)
    tick_formatter1 = angle_helper.FormatterDMS()

    ## Define the GridHelperCurveLinear
    grid_helper = GridHelperCurveLinear(tr, extreme_finder=extreme_finder, grid_locator1=grid_locator1, grid_locator2=grid_locator2, tick_formatter1=tick_formatter1)

    ## Create the axis object and set its limits
    ax1 = fig.add_subplot(rect, axes_class=axisartist.Axes, grid_helper=grid_helper)
    ax1.axis[:].set_visible(False)
    ax1.set_aspect(1.)
    ax1.set_xlim(-5, 12)
    ax1.set_ylim(-5, 10)

    return ax1

Definir a Função Adicionar Eixo Flutuante

Defina a função add_floating_axis, que adiciona um eixo flutuante ao gráfico. Esta função recebe o objeto ax1 como argumento e retorna o objeto axis.

def add_floating_axis(ax1):
    ## Define the floating axis
    ax1.axis["lat"] = axis = ax1.new_floating_axis(0, 30)
    axis.label.set_text(r"$\theta = 30^{\circ}$")
    axis.label.set_visible(True)

    return axis

Adicionar Preenchimento aos Rótulos de Marcação

Nesta etapa, adicione preenchimento aos rótulos de marcação no eixo flutuante. Isso pode ser feito definindo o atributo pad do objeto major_ticklabels para o valor de preenchimento desejado.

## Add Padding to Tick Labels
fig = plt.figure(figsize=(9, 3.))
fig.subplots_adjust(left=0.01, right=0.99, bottom=0.01, top=0.99, wspace=0.01, hspace=0.01)

ax1 = setup_axes(fig, rect=121)
axis = add_floating_axis(ax1)

ax1 = setup_axes(fig, rect=122)
axis = add_floating_axis(ax1)
axis.major_ticklabels.set_pad(10)

plt.show()

Ajustar o Preenchimento do Rótulo do Eixo

Nesta etapa, ajuste o preenchimento do rótulo do eixo no eixo flutuante. Isso pode ser feito definindo o atributo pad do objeto label para o valor de preenchimento desejado.

## Adjust Axis Label Padding
fig = plt.figure(figsize=(9, 3.))
fig.subplots_adjust(left=0.01, right=0.99, bottom=0.01, top=0.99, wspace=0.01, hspace=0.01)

ax1 = setup_axes(fig, rect=121)
axis = add_floating_axis(ax1)

ax1 = setup_axes(fig, rect=122)
axis = add_floating_axis(ax1)
axis.label.set_pad(20)

plt.show()

Ajustar a Posição das Marcas de Escala (Ticks)

Nesta etapa, ajuste a posição das marcas de escala (ticks) no eixo flutuante. Isso pode ser feito definindo o atributo tick_out do objeto major_ticks para True.

## Adjust Tick Position
fig = plt.figure(figsize=(9, 3.))
fig.subplots_adjust(left=0.01, right=0.99, bottom=0.01, top=0.99, wspace=0.01, hspace=0.01)

ax1 = setup_axes(fig, rect=121)
axis = add_floating_axis(ax1)

ax1 = setup_axes(fig, rect=122)
axis = add_floating_axis(ax1)
axis.major_ticks.set_tick_out(True)

plt.show()

Resumo

Neste laboratório, você aprendeu como usar a função add_floating_axis no Matplotlib para adicionar eixos flutuantes a um gráfico. Você também aprendeu como ajustar o preenchimento dos rótulos das marcas de escala (tick labels) e dos rótulos dos eixos, bem como como ajustar a posição das marcas de escala (ticks) nos eixos flutuantes. Ao final deste laboratório, você deverá ser capaz de criar gráficos personalizados com eixos flutuantes que exibem informações adicionais sobre o gráfico.

Preenchimento Simples do Eixo