φυβλαςのβλογ
บล็อกของ phyblas



numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๗: การจัดรูปแบบการแสดงผลของขีดบอกค่าบนแกน
เขียนเมื่อ 2016/06/26 00:02
ในบทที่ ๙ ได้พูดถึงการจัดการอะไรต่างๆมากมายบนแกนในเบื้องต้น ซึ่งรวมถึงการแก้ไขในส่วนของขีดบอกค่าบนแกนด้วย สำหรับบทนี้จะพูดถึงต่อในส่วนของการปรับในรายละเอียดขึ้นไปอีก



การแบ่งขีดเป็นขีดหลักและขีดรอง
หากมองไปที่ไม้บรรทัดจะเห็นว่าประกอบไปด้วยเส้นขีดมากมายซึ่งแสดงบอกค่าเส้นขีดนั้นไม่ได้ยาวเท่ากันทั้งหมด แต่บางขีดยาวบางขีดสั้น เช่นเส้นที่บอกหน่วยเซนติเมตรอาจทั้งยาวและหนาว่าเส้นที่บอกหน่วยมิลลิเมตร

กราฟใน matplotlib เองก็สามารถทำให้ขีดบอกบนแกนแบ่งออกเป็นขีดหลักซึ่งยาวกว่าและขีดย่อยซึ่งสั้นกว่าแบบนั้นได้เช่นกัน

ในเบื้องต้นเราสามารถตั้งให้แสดงขีดย่อยขึ้นมาได้โดยใช้ฟังก์ชัน plt.minorticks_on เช่น
import numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.gca(xlim=[-10,10],ylim=[-8,8],aspect=1,axis_bgcolor='#ddffdd')
plt.plot(np.array([-9,0,9]),np.array([-7,2,7]),'o-r')
plt.minorticks_on()
plt.show()



จะเห็นว่ามีขีดเล็กๆสั้นๆปรากฏขึ้นมาจำนวนหนึ่งระหว่างขีดหลัก เพียงแต่ว่าอาจเล็กมาจนมองแทบไม่เห็น ดังนั้นอาจต้องทำการตกแต่งเพิ่มเติมสักหน่อย

การปรับแต่งขีดย่อยทำได้โดยใช้ฟังก์ชัน plt.tick_params ซึ่งได้อธิบายไปในบทที่ ๙ แล้ว เพียงแต่โดยปกติแล้วถ้าเราไม่ได้ระบุอะไรจะเป็นการปรับแต่งขีดหลัก แต่เราสามารถปรับแต่งขีดย่อได้โดยเพิ่มคีย์เวิร์ด which ลงไป

which='major' คือปรับแค่ขีดหลัก (นี่เป็นค่าตั้งต้น)
which='minor' คือปรับแค่ขีดย่อย
which='both' คือปรับทั้งขีดหลักและขีดย่อย

ตัวอย่าง ลองพิมพ์ตามนี้เพิ่มเข้าไปจากตัวอย่างด้านบนจะเห็นความเปลี่ยนแปลงของทั้งขีดหลักและขีดย่อย
plt.tick_params(colors='b',length=30,direction='inout')
plt.tick_params(which='both',width=3)
plt.tick_params(which='minor',colors='m',length=10,bottom='off')





การจัดตำแหน่งขีดบอกค่า
จะเห็นว่าโดยรูปแบบตั้งต้นแล้วเส้นขีดย่อยถูกขีดเพิ่มตามความเหมาะสมโดยกำหนดอัตโนมัติ และไม่มีตัวเลข

ที่จริงตำแหน่งเส้นขีดหลักเองก็ถูกกำหนดขึ้นมาโดยอัตโนมัติเหมือนกัน แต่เราสามารถปรับแก้ได้ด้วยการใช้ plt.xticks ดังที่กล่าวไปในบทที่ ๗ แต่วิธีนั้นเราต้องเตรียมค่าขีดทั้งหมดที่ต้องการไปใส่เอง อีกทั้งไม่สามารถใช้กับเส้นขีดรองได้

มีอีกวิธีหนึ่งที่สามารถปรับตำแหน่งเส้นขีด ซึ่งแม้ว่าจะเข้าใจยากกว่าแต่เป็นวิธีที่สะดวกและยืดหยุ่นกว่า และยังใช้ได้กับทั้งเส้นขีดหลักและเส้นขีดรอง นั่นคือการตั้ง set_major_locator และ set_minor_locator ที่แอตทริบิวต์ xaxis และ yaxis ของ axes

ค่าที่ต้องใส่ใน set_major_locator และ set_minor_locator นั้นต้องเป็นออบเจ็กต์ที่อยู่ในซับคลาสของ matplotlib.ticker.Locator ซึ่งอยู่ในมอดูลย่อยอันหนึ่งของ matplotlib ที่ชื่อ ticker

ซับคลาสของ Locator มีอยู่หลายชนิด เช่น
MultipleLocator วางขีดให้เว้นระยะห่างเท่ากันตามระยะที่กำหนด
LinearLocator วางขีดเป็นระยะห่างเท่ากันตามจำนวนที่กำหนด
MaxNLocator วางขีดให้ห่างเท่ากันโดยแบ่งเป็นจำนวนไม่เกินที่กำหนด โดยเลขจะถูกวางให้เป็นเลขลงตัว
IndexLocator วางขีดเฉพาะในขอบเขตที่มีจุดข้อมูลบนกราฟ
FixedLocator วางขีดในตำแหน่งที่กำหนด
LogLocator วางขีดตามตำแหน่งค่าเลขยกกำลัง
AutoMinorLocator ใช้กับขีดย่อย วางขีดย่อยโดยแบ่งย่อยจากขีดหลักตามจำนวนที่กำหนด
NullLocator ไม่วาดขีด

การใช้ MultipleLocator เป็นการตั้งให้ขีดเว้นระยะห่างเท่ากันหมด โดยเราต้องกำหนดระยะห่างตามที่ต้องการโดยใส่เป็นอาร์กิวเมนต์

ตัวอย่าง
import numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
ax = plt.gca(xlim=[-10,10],ylim=[-8,8],aspect=1,axis_bgcolor='#ddffdd')
plt.plot(np.array([-1,0,5]),np.array([-7,2,6]),'o-m')
plt.plot(np.array([-8,-1,1]),np.array([-6,1,7]),'o-r')
plt.minorticks_on()
plt.tick_params(colors='b',length=20)
plt.tick_params(which='both',width=3)
plt.tick_params(which='minor',colors='c',length=10)
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(6))
ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(2))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(5))
ax.yaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(1.5))
plt.show()



ส่วน LinearLocator จะคล้ายกับ MultipleLocator ตรงที่เป็นการแบ่งเท่าๆกันเหมือนกัน แต่จะกำหนดจำนวนขีดเอา

ลองแก้ ๔ บรรทัดที่ใช้ MultipleLocator เป็น
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.LinearLocator(6))
ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.LinearLocator(36))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.LinearLocator(5))
ax.yaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.LinearLocator(16))



สำหรับ MaxNLocator จะกำหนดขีดอัตโนมัติตามความเหมาะสมโดยเราสามารถกำหนดจำนวนช่องแบ่งสูงสุดได้

อาร์กิวเมนต์ที่ต้องใส่คือจำนวนช่องแบ่งสูงสุด และนอกจากนี้ยังอาจใส่คีย์เวิร์ดเพิ่มเติม ได้แก่
integer ถ้าเป็น 1 ขีดจะวางเฉพาะที่เป็นค่าจำนวนเต็มเท่านั้น
symmetric ถ้าเป็น 1 ขีดจะวางโดยมีสมมาตรบวกลบ
prune กำหนดว่าจะเอาขีดที่ชิดขอบออกหรือไม่ ถ้าเป็น upper จะละขีดค่าฝั่งมากสุด lower จะละขีดค่าฝั่งน้อยสุด both จะละทั้งสองฝั่ง

ลองแก้เป็น
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(6))
ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(36,integer=1,prune='both'))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(5,prune='upper'))
ax.yaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(35,prune='lower'))



IndexLocator จะวางขีดแค่ในช่วงที่มีจุดข้อมูลอยู่เท่านั้น โดยอาร์กิวเมนต์ที่ต้องใส่มีสองตัวคือ ระยะห่างระหว่างขีด และ จุดเริ่มต้นโดยกำหนดเป็นระยะห่างจากข้อมูลตัวที่ค่าต่ำสุด

ตัวอย่าง
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.IndexLocator(5,1))
ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.IndexLocator(2,0))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.IndexLocator(3,2))
ax.yaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.IndexLocator(1,0))



สำหรับ FixedLocator นั้นจะวาดขีดในตำแหน่งตามที่ระบุ คล้ายกับการใช้วิธีการกำหนดตำแหน่งขีดโดย set_xticks และ set_yticks

AutoMinorLocator จะใช้กับ set_minor_locator เพื่อกำหนดขีดย่อยให้แบ่งย่อยขีดหลักตามจำนวนที่กำหนด ขีดย่อยจะไม่ไปซ้อนทับกับขีดหลัก

ตัวอย่าง
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(7))
ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.AutoMinorLocator(4))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.LinearLocator(9))
ax.yaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.AutoMinorLocator(5))





การจัดรูปแบบตัวเลขบนขีดบอกค่า
ปกติแล้วรูปแบบการแสดงผลของตัวเลขจะถูกกำหนดอย่างอัตโนมัติ แต่เราสามารถกำหนดขึ้นเองได้โดยเมธอด set_major_formatter กับ set_minor_formatter บน xaxis และ yaxis

ออบเจ็กต์ที่ต้องใช้กับ set_major_formatter และ set_minor_formatter ต้องเป็นซับคลาสของคลาส matplotlib.ticker.Formatter ซึ่งอยู่ภายใน matplotlib.ticker เช่นกัน

ออบเจ็กต์เหล่านั้นมีหลายตัว แต่ที่จะพูดถึงในที่นี้ได้แก่
FormatStrFormatter กำหนดรูปแบบด้วย %d %f %e %s
FuncFormatter กำหนดรูปแบบด้วยฟังก์ชัน
FixedFormatter กำหนดตัวหนังสือบนขีดทีละขีดเอาเองโดยใช้ลิสต์
NullFormatter ไม่เขียนตัวเลข

FormatStrFormatter เป็นการกำหนดรูปแบบการแสดงผลของตัวเลขด้วย %d, %f, %e, ฯลฯ รายละเอียดเกี่ยวกับความหมายของการเขียนแบบนี้อ่านได้ในเนื้อหาภาษาไพธอนเบื้องต้นบทที่ ๑๐

อาร์กิวเมนต์ที่ต้องใส่คือสายอักขระที่ประกอบด้วย %d, %f, %e อยู่ในนั้น ซึ่งค่าตัวเลขบอกค่าจะถูกแทนลงตรงนั้น และสามารถเพิ่มเติมอะไรอย่างอื่นได้ตามที่ต้องการ

ตัวอย่าง
ax = plt.axes([0.25,0.1,0.7,0.85],xlim=[-100,100],ylim=[-0,0.75],axis_bgcolor='#ffddff')
plt.scatter(np.random.uniform(-100,100,5000),np.random.uniform(0,0.75,5000),c=np.random.rand(5000),cmap='spring',lw=0)
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.LinearLocator(18))
ax.xaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FormatStrFormatter('%+3d $\\mu m$\n~O~'))
ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FormatStrFormatter('~%.15f'))
plt.show()



FixedFormatter นั้นจะคล้ายกับการตั้ง set_xticklabels และ set_yticklabels คือวางข้อความหรือตัวเลขบนขีดไล่ตามลิสต์ที่ใส่ลงไป

ในส่วนของเส้นขีดย่อยนั้นโดยตั้งต้นแล้วจะไม่มีตัวเลขบอก นั่นคือเป็น NullFormatter แต่ถ้ามีการตั้ง set_minor_formatter ก็จะทำให้มีตัวเลขขึ้นมาได้ และในทางกลับกันก็สามารถทำให้ขีดหลักหายไปได้โดยตั้ง set_major_formatter เป็น NullFormatter

ตัวอย่าง
ax = plt.axes([0.13,0.06,0.85,0.9],xlim=[0,15],ylim=[-100,50],axis_bgcolor='#ffffcc')
plt.minorticks_on()
plt.tick_params(width=3,length=20)
plt.tick_params(which='minor',width=2,length=10)
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.LinearLocator(7))
ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.LinearLocator(16))
ax.yaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.AutoMinorLocator(4))
ax.xaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.NullFormatter())
ax.xaxis.set_minor_formatter(mpl.ticker.FormatStrFormatter('%d'))
ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FormatStrFormatter('%d~~~~'))
ax.yaxis.set_minor_formatter(mpl.ticker.FormatStrFormatter('%.2f'))
plt.plot(np.random.uniform(0,15,1000),np.random.uniform(-100,50,1000),'g--D')
plt.show()



หากต้องการปรับค่าให้ยืดหยุ่นที่สุดอาจใช้ FuncFormatter การจะใช้จะต้องสร้างฟังก์ชันขึ้นมาเพื่อใช้เป็นตัวกำหนดรูปแบบ

ฟังก์ชันที่จะใช้กับ FuncFormatter จะต้องรับตัวแปร ๒ ตัว ตัวแรกคือค่าตัวเลขบนขีด และอีกตัวคือตำแหน่ง และต้องคืนค่ากลับเป็นสายอักขระ

ตัวอย่าง ลองทำให้แกน x ให้แสดงเป็นเศษส่วนหากไม่เป็นจำนวนเต็ม ส่วนแกน y แสดงค่าเป็นจำนวนเต็มเมื่อหาร 1 ลงตัว นอกนั้นแสดงเป็นจำนวนที่มีทศนิยม ๓ ตำแหน่ง
def fx(k,p):
    n=0
    if(k%1==0):
        return '$%d$'%k
    while(k%1!=0 and n<6):
        k *= 10
        n += 1
    return r'$\frac{%d}{%d}$'%(k,10**n)
def fy(k,p):
    if(k%1==0):
        return '%d'%k
    else:
        return '%.3f'%k

ax = plt.axes([0.15,0.1,0.8,0.85],xlim=[-0,1.25],ylim=[-100,100],axis_bgcolor='#ddddff')
ax.tick_params(axis='y',labelsize=15,labelcolor='m')
ax.tick_params(axis='x',labelsize=25,labelcolor='r')
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.LinearLocator(11))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.LinearLocator(13))
ax.xaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FuncFormatter(fx))
ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FuncFormatter(fy))
plt.plot(np.random.uniform(-1,3,1000),np.random.uniform(-200,200,1000),'#330000')
plt.show()





การปรับค่าขีดและข้อความบนขีดในแถบสี
ค่าขีดและข้อความบนขีดของแถบสีที่ใช้แสดงเมื่อวาดแผนภาพไล่สีหรือคอนทัวร์ก็สามารถปรับแต่งได้ด้วยวิธีในลักษณะเดียวกันกับของกราฟหลัก

สามารถทำได้โดยปรับค่าแอตทริบิวต์ locator และ formatter ภายในออบเจ็กต์ของแถบสี จากนั้นก็อัพเดตค่าโดยใช้เมธอด update_ticks เพื่อให้แสดงผลค่าที่เปลี่ยนใหม่

ตัวอย่าง
x,y = np.meshgrid(np.linspace(-4,4,101),np.linspace(-4,4,101))
z = np.sqrt(x**4-8*x**2+20)-y**2
plt.axes([0.05,0.05,0.95,0.93])
plt.contourf(x,y,z,20,cmap='inferno')
cb = plt.colorbar(pad=0.01,aspect=14)
cb.locator = mpl.ticker.LinearLocator(20)
cb.formatter = mpl.ticker.FormatStrFormatter('%+.1f')
cb.update_ticks()
plt.show()





อ้างอิง


<< บทที่แล้ว     บทถัดไป >>
หน้าสารบัญ


-----------------------------------------

囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧

ดูสถิติของหน้านี้

หมวดหมู่

-- คอมพิวเตอร์ >> เขียนโปรแกรม >> python >> matplotlib

ไม่อนุญาตให้นำเนื้อหาของบทความไปลงที่อื่นโดยไม่ได้ขออนุญาตโดยเด็ดขาด หากต้องการนำบางส่วนไปลงสามารถทำได้โดยต้องไม่ใช่การก๊อปแปะแต่ให้เปลี่ยนคำพูดเป็นของตัวเอง หรือไม่ก็เขียนในลักษณะการยกข้อความอ้างอิง และไม่ว่ากรณีไหนก็ตาม ต้องให้เครดิตพร้อมใส่ลิงก์ของทุกบทความที่มีการใช้เนื้อหาเสมอ

สารบัญ

รวมคำแปลวลีเด็ดจากญี่ปุ่น
python
-- numpy
-- matplotlib

-- pandas
-- pytorch
maya
การเรียนรู้ของเครื่อง
-- โครงข่าย
     ประสาทเทียม
บันทึกในญี่ปุ่น
บันทึกในจีน
-- บันทึกในปักกิ่ง
บันทึกในไต้หวัน
บันทึกในยุโรปเหนือ
บันทึกในประเทศอื่นๆ
เรียนภาษาจีน
qiita
บทความอื่นๆ

บทความแบ่งตามหมวด



ติดตามอัปเดตของบล็อกได้ที่แฟนเพจ

  ค้นหาบทความ

  บทความแนะนำ

หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาจีนกวางตุ้ง
การใช้ unix shell เบื้องต้น ใน linux และ mac
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาจีนกลาง
g ในภาษาญี่ปุ่นออกเสียง "ก" หรือ "ง" กันแน่
ทำความรู้จักกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
ค้นพบระบบดาวเคราะห์ ๘ ดวง เบื้องหลังความสำเร็จคือปัญญาประดิษฐ์ (AI)
หอดูดาวโบราณปักกิ่ง ตอนที่ ๑: แท่นสังเกตการณ์และสวนดอกไม้
พิพิธภัณฑ์สถาปัตยกรรมโบราณปักกิ่ง
เที่ยวเมืองตานตง ล่องเรือในน่านน้ำเกาหลีเหนือ
บันทึกการเที่ยวสวีเดน 1-12 พ.ค. 2014
แนะนำองค์การวิจัยและพัฒนาการสำรวจอวกาศญี่ปุ่น (JAXA)
เล่าประสบการณ์ค่ายอบรมวิชาการทางดาราศาสตร์โดยโซวเคนได 10 - 16 พ.ย. 2013
ตระเวนเที่ยวตามรอยฉากของอนิเมะในญี่ปุ่น
เที่ยวชมหอดูดาวที่ฐานสังเกตการณ์ซิงหลง
บันทึกการเที่ยวญี่ปุ่นครั้งแรกในชีวิต - ทุกอย่างเริ่มต้นที่สนามบินนานาชาติคันไซ
หลักการเขียนคำทับศัพท์ภาษาญี่ปุ่น
ทำไมจึงไม่ควรเขียนวรรณยุกต์เวลาทับศัพท์ภาษาต่างประเทศ
ทำไมถึงอยากมาเรียนต่อนอก
เหตุผลอะไรที่ต้องใช้ภาษาวิบัติ?

บทความแต่ละเดือน

2019年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2018年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2017年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2016年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2015年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

ค้นบทความเก่ากว่านั้น

ไทย

日本語

中文