управление количеством x тактов в pyplot

#matplotlib

#matplotlib

Вопрос:

Я хочу отобразить все 13 x тактов, но на графике показано только 7 из них с двумя интервалами.

 plt.locator_params(axis='x',nbins=13)
  

Почему приведенный выше код не работает??

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

y = [0, 0.86, 0.826, 0.816, 0.807, 0.803, 0.804, 0.803, 0.802,0.81, 0.813, 0.813, 0.813]

times = pd.date_range('2015-02-25', periods=13)
fig, ax = plt.subplots(1)
fig.autofmt_xdate()

xfmt = dates.DateFormatter('%d-%m-%y')
ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt)

plt.locator_params(axis='x',nbins=13)

ax.plot_date(times.to_pydatetime(), y, 'v-')
ax.xaxis.set_minor_locator(dates.WeekdayLocator(byweekday=(1),
                                            interval=1))
ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%dn%a'))
ax.xaxis.grid(True, which="minor")
ax.yaxis.grid()
plt.tight_layout()
plt.show()
  

введите описание изображения здесь

Комментарии:

1. Если ответ касается вашего вопроса, примите его , чтобы другие знали, что он сработает с первого взгляда.

Ответ №1:

Предупреждение должно дать вам некоторое представление о том, почему это происходит:

 UserWarning: 'set_params()' not defined for locator of type <class 'pandas.tseries.converter.PandasAutoDateLocator'>
  str(type(self)))
  

Используйте plt.xticks(times.to_pydatetime()) вместо:

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

y = [0, 0.86, 0.826, 0.816, 0.807, 0.803, 0.804, 0.803, 0.802,0.81, 0.813, 0.813, 0.813]

times = pd.date_range('2015-02-25', periods=13)
fig, ax = plt.subplots(1)
fig.autofmt_xdate()

xfmt = dates.DateFormatter('%d-%m-%y')
ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt)


ax.plot_date(times.to_pydatetime(), y, 'v-')
ax.xaxis.set_minor_locator(dates.WeekdayLocator(byweekday=(1),
                                            interval=1))
plt.xticks(times.to_pydatetime())
ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%dn%a'))
ax.xaxis.grid(True, which="minor")
ax.yaxis.grid()
plt.tight_layout()
plt.show()
  

введите описание изображения здесь