時系列データをプロットするときの Matplotlib エラー「Locator.MAXTICKS Exceeded」の修正

時間ベースのデータに対する Matplotlib の「Locator.MAXTICKS Exceeded」エラーの処理

Python と Matplotlib を使用したデータ視覚化とティック管理

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
# Sample data points with timestamps spaced by seconds
alloc_time = [
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 29),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 39),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 49),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 59),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 57, 9)
]
alloc_used = [628576, 628576, 628576, 628576, 628576]
# Set up the plot and specify date format on x-axis
plt.plot(alloc_time, alloc_used)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.SecondLocator(interval=10))
# Render plot with adjusted tick spacing
plt.show()

高解像度データの MAXTICKS 調整を使用した代替アプローチ

Python Matplotlib とカスタム ロケーター設定の使用

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
# Sample data with minimal time intervals
alloc_time = [
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 29),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 39),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 49),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 59),
    datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 57, 9)
]
alloc_used = [628576, 628576, 628576, 628576, 628576]
# Configure plot and increase allowed ticks
plt.plot(alloc_time, alloc_used)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.SecondLocator(interval=5))
plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS = 1000
# Show plot with updated MAXTICKS setting
plt.show()

単体テストによる MAXTICKS エラー処理のテスト

Python Unittest を使用して Matplotlib で MAXTICKS ソリューションを検証する

import unittest
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
# Unit test for correct plot generation without MAXTICKS error
class TestMaxTicksHandling(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.alloc_time = [
            datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 29),
            datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 39),
            datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 49),
            datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 56, 59),
            datetime.datetime(2024, 10, 24, 11, 57, 9)
        ]
        self.alloc_used = [628576, 628576, 628576, 628576, 628576]
    def test_plot_without_error(self):
        plt.plot(self.alloc_time, self.alloc_used)
        plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
        plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.SecondLocator(interval=5))
        plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS = 1000
        try:
            plt.show()
        except ValueError as e:
            self.fail(f"Plot generation failed with error: {e}")
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Matplotlib の Locator.MAXTICKS エラーと時系列プロットに関するよくある質問

1. Matplotlib で「Locator.MAXTICKS 超過」エラーが発生するのはなぜですか?
2. このエラーは、Matplotlib が乱雑を防ぐために設定されているデフォルトの最大値よりも多くの目盛を軸にプロットしようとすると発生します。調整中 MAXTICKS または適切なティック間隔を設定します SecondLocator または MinuteLocator この問題の解決に役立ちます。
3. X 軸上の過剰な目盛りラベルを避けるにはどうすればよいですか?
4. 使用する SecondLocator または MinuteLocator 適切な間隔を指定すると、目盛りの間隔を空けやすくなります。例えば、 MinuteLocator(interval=1) 1 分あたり 1 ティックを設定し、X 軸の混雑を減らします。
5. DateFormatter と AutoDateLocator の違いは何ですか?
6. DateFormatter 「HH:MM」のように、日付と時刻が軸にどのように表示されるかを書式設定するために使用されます。 AutoDateLocator一方、日付範囲に基づいて間隔が自動的に選択されるため、ズーム可能なプロットに最適です。
7. X 軸に日付を表​​示せずに時間のみを表示するにはどうすればよいですか?
8. 時間だけを表示するには、次を使用します DateFormatter '%H:%M' や '%H:%M:%S' などの書式文字列を使用して日付を除外し、時刻のみを強調表示します。
9. Matplotlib で MAXTICKS を調整することはできますか?
10. はい、設定することで MAXTICKS を手動で増やすことができます。 plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS 1000 などのより高い値に設定すると、エラーがトリガーされるまでのティック数が増加します。
11. どのティック間隔を使用するかを知るにはどうすればよいですか?
12. 間隔の選択は、データの期間によって異なります。秒ベースの間隔の場合は、次を使用します。 SecondLocator、そしてより長いスパンの場合、 MinuteLocator。読みやすさを確認するために、さまざまな間隔をテストします。
13. Matplotlib でティック周波数の選択を自動化できますか?
14. はい、 AutoDateLocator ティック頻度を自動的に調整するため、ユーザーがズームインまたはズームアウトする動的なプロットに最適です。これにより、どのズーム レベルでもプロットが読みやすくなります。
15. カスタム時刻形式に DateFormatter を使用するにはどうすればよいですか?
16. 適用する DateFormatter '%H:%M' のような形式文字列を使用して時間表示を制御します。この柔軟性により、プロット ラベルをデータ精度に一致させることができます。
17. Matplotlib で短い時系列をプロットするためのベスト プラクティスは何ですか?
18. 短期間の場合は、 MinuteLocator または SecondLocator 短い間隔 (5 秒または 10 秒ごとなど) で目盛りの過密を防ぎ、可読性を高めます。
19. X 軸のティック数を動的に設定する方法はありますか?
20. はい、使用しています AutoDateLocator 調整しながらティック数を動的に管理できます MAXTICKS 高密度データを処理するときに最大ティック数を制御できます。

Matplotlib で時間ベースのティックを処理するための効果的なソリューション

「Locator.MAXTICKS 超過」エラーを解決すると、特に高解像度の時系列データの正確かつ詳細なデータ視覚化が可能になります。ロケーターと目盛りの書式設定を使用して目盛りの間隔を慎重に構成することで、Matplotlib プロットは読みやすく、エラーも発生しません。

DateFormatter などのツールを使用し、MAXTICKS を手動で調整すると、X 軸表示の制御が向上します。この柔軟性は、時間に敏感なデータ視覚化を明確にする必要がある専門家にとって有益であり、混雑したラベルやエラーによって重要な洞察が失われないようにします。