Zmień interwał siatki i określ etykiety znaczników w Matplotlib

Próbuję wykreślić liczniki na wykresach z siatką, ale nie jestem w stanie dowiedzieć się, jak się do tego zabrać. Chcę:

1. Mają kropkowane siatki w odstępach 5

2. Miej znaczące znaczniki tylko co 20

3. Chcę, żeby kleszcze były poza działką.

4. Miej „liczby” wewnątrz tych siatek

Sprawdziłem potencjalne duplikaty, takie jak tutaj i tutaj , ale nie byłem w stanie tego rozgryźć.

To jest mój kod.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

for key, value in sorted(data.items()):
    x = value[0][2]
    y = value[0][3]
    count = value[0][4]

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)

    ax.annotate(count, xy = (x, y), size = 5)
    # Overwrites and I only get the last data point

    plt.close()
    # Without this, I get "fail to allocate bitmap" error

plt.suptitle('Number of counts', fontsize = 12)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
plt.axes().set_aspect('equal')

plt.axis([0, 1000, 0, 1000])
# This gives an interval of 200

majorLocator   = MultipleLocator(20)
majorFormatter = FormatStrFormatter('%d')
minorLocator   = MultipleLocator(5)
# I want minor grid to be 5 and major grid to be 20
plt.grid()

filename = 'C:\Users\Owl\Desktop\Plot.png'
plt.savefig(filename, dpi = 150)
plt.close()

Oto, co dostaję.

Mam też problem z nadpisaniem punktów danych. Czy ktoś mógłby mi pomóc z tym problemem?

W Twoim kodzie jest kilka problemów.

Najpierw duże:

1. Tworzysz nową figurę i nowe osie w każdej iteracji pętli → wstaw fig = plt.figurei ax = fig.add_subplot(1,1,1)poza pętlą.

2. Nie używaj lokalizatorów. Wywołaj funkcje ax.set_xticks()i ax.grid()poprawne słowa kluczowe.

3. Wraz z plt.axes()tobą ponownie tworzysz nowe osie. Użyj ax.set_aspect('equal').

Drobne rzeczy: nie powinieneś mieszać składni podobnej do MATLAB-a, jak plt.axis()ze składnią obiektywną. Użyj ax.set_xlim(a,b)iax.set_ylim(a,b)

To powinien być działający minimalny przykład:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

# Major ticks every 20, minor ticks every 5
major_ticks = np.arange(0, 101, 20)
minor_ticks = np.arange(0, 101, 5)

ax.set_xticks(major_ticks)
ax.set_xticks(minor_ticks, minor=True)
ax.set_yticks(major_ticks)
ax.set_yticks(minor_ticks, minor=True)

# And a corresponding grid
ax.grid(which='both')

# Or if you want different settings for the grids:
ax.grid(which='minor', alpha=0.2)
ax.grid(which='major', alpha=0.5)

plt.show()

Wynik jest następujący:

Subtelna alternatywa dla odpowiedzi MaxNoe, w której nie ustawiasz wyraźnie taktów, ale zamiast tego ustawiasz kadencję.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import (AutoMinorLocator, MultipleLocator)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))

# Set axis ranges; by default this will put major ticks every 25.
ax.set_xlim(0, 200)
ax.set_ylim(0, 200)

# Change major ticks to show every 20.
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))

# Change minor ticks to show every 5. (20/4 = 5)
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4))
ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(4))

# Turn grid on for both major and minor ticks and style minor slightly
# differently.
ax.grid(which='major', color='#CCCCCC', linestyle='--')
ax.grid(which='minor', color='#CCCCCC', linestyle=':')