Matplotlib: Как увеличить расстояние между отметками (или уменьшить количество отметок)?

Question

Как увеличить интервал между отметками, как на графике ниже?

Сюжет 1: Настройка

Dataset

time value
2010-01 1
2010-02 2
2010-03 3
2010-04 4
2010-05 5
2010-06 6 
2010-07 7
2010-08 8
2010-09 9
2010-10 8
2011-01 7
2011-02 6
2011-03 5
2011-04 4
2011-05 3
2011-06 2
2011-07 1
2011-08 2
2011-09 3
2011-10 4
2011-11 5
2011-21 6

---

Что я пробовал:

В посте Как: уменьшить количество тиков с помощью matplotlib , пользователь показывает, как вставить пробел между тиками меток следующим образом:

# Attempt 1
every_nth = 5
for n, label in enumerate(ax.xaxis.get_ticklabels()):
    if n % every_nth != 0:
        #print(n)
        label.set_visible(False)

Сюжет 2: попытка

Но, как видите, отметки остаются нетронутыми.

Итак, используя эту настройку, я наивно пытался заменить ax.xaxis.get_ticklabels() деталь на ax.get_xticks(), но пока безуспешно:

# in:
for n, tick in enumerate(ax.get_xticks()):
    if n % every_nth != 0:
        tick.set_visible(False)

# out: AttributeError: 'int' object has no attribute 'set_visible'

И, похоже, в ax.tick_params? тоже нет опции. Вы даже найдете там padding , но ничего о интервале между тиками.

Любые другие предложения будут великолепны! Обычно я бы изменил индекс на PeriodIndex и отформатировал бы ось, используя import matplotlib.dates as mdates, но я бы действительно хотел более простой метод для этого.

Вот и все, что нужно для простого копирования и вставки:

#imports
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# df = pd.read_clipboard(sep='\\s+')

# plot setup
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
plt.xticks(rotation=45)

# Attempt 1
every_nth = 5
for n, label in enumerate(ax.xaxis.get_ticklabels()):
    if n % every_nth != 0:
        #print(n)
        label.set_visible(False)

#every_nth = 5
#for n, tick in enumerate(ax.xaxis.get_ticks()):
#    if n % every_nth != 0:
#        #print(n)
#        tick.set_visible(False)

plt.show()

Answer 1

Шаг отсчета торжественно определяется разницей в последующих точках. Matplotlib обычно автоматически найдет для вас подходящие места для галочек.

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"time" : np.arange("2010-01-01", "2012-01-01", dtype="datetime64[M]"),
                   "value" : np.random.randint(0,10,size=24)})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")

plt.show()

Если вам не нравятся те, которые вы можете поставить собственные, через тикер.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"time" : np.arange("2010-01-01", "2012-01-01", dtype="datetime64[M]"),
                   "value" : np.random.randint(0,10,size=24)})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator((1,7)))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%b"))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")

plt.show()

Если вы действительно хотите, чтобы ваши даты были категоричными, вы можете использовать MultipleLocator. Например. отмечать каждую 5-ю категорию,

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"time" : np.arange("2010-01-01", "2012-01-01", dtype="datetime64[M]"),
                   "value" : np.random.randint(0,10,size=24)})
df["time"] = df["time"].dt.strftime('%Y-%m')

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['time'], df['value'])
ax.xaxis.set_major_locator(mticker.MultipleLocator(5))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")

plt.show()