시계열 데이터를 플롯할 때 Matplotlib 오류 "Locator.MAXTICKS Exceeded" 수정

시간 기반 데이터에 대한 Matplotlib의 "Locator.MAXTICKS Exceeded" 오류 처리

데이터 시각화 및 틱 관리를 위해 Matplotlib와 함께 Python 사용

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()

고해상도 데이터에 대한 MAXTICKS 조정을 사용한 대체 접근 방식

Python Matplotlib 및 사용자 정의 로케이터 설정 사용

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()

단위 테스트로 MAXTICKS 오류 처리 테스트

Python Unittest를 사용하여 Matplotlib에서 MAXTICKS 솔루션 검증

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()

Matplotlib의 Locator.MAXTICKS 오류 및 시계열 플로팅에 대한 일반적인 질문

1. Matplotlib에서 "Locator.MAXTICKS 초과" 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?
2. 이 오류는 Matplotlib가 혼란을 방지하기 위해 설정된 기본 최대값보다 더 많은 눈금을 축에 플롯하려고 할 때 발생합니다. 조정 중 MAXTICKS 또는 적절한 틱 간격을 설정하십시오. SecondLocator 또는 MinuteLocator 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. x축에 과도한 눈금 레이블이 표시되는 것을 방지하려면 어떻게 해야 합니까?
4. 사용 SecondLocator 또는 MinuteLocator 적절한 간격을 사용하면 틱 간격을 확보하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, MinuteLocator(interval=1) 분당 하나의 틱을 설정하여 x축 혼잡을 줄입니다.
5. DateFormatter와 AutoDateLocator의 차이점은 무엇입니까?
6. DateFormatter "HH:MM"과 같이 축에 날짜와 시간이 표시되는 형식을 지정하는 데 사용됩니다. AutoDateLocator반면, 날짜 범위를 기준으로 간격을 자동으로 선택하므로 확대/축소 가능한 플롯에 이상적입니다.
7. X축에 날짜 없이 시간만 표시하려면 어떻게 해야 하나요?
8. 시간만 표시하려면 다음을 사용하세요. DateFormatter 날짜를 제외하고 시간만 강조 표시하려면 '%H:%M' 또는 '%H:%M:%S'와 같은 형식 문자열을 사용하세요.
9. Matplotlib에서 MAXTICKS를 조정할 수 있습니까?
10. 예, 설정을 통해 MAXTICKS를 수동으로 늘릴 수 있습니다. plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS 1000과 같은 더 높은 값으로 설정하면 오류가 발생하기 전에 더 많은 틱을 허용할 수 있습니다.
11. 어떤 틱 간격을 사용해야 하는지 어떻게 알 수 있나요?
12. 간격 선택은 데이터의 시간 범위에 따라 달라집니다. 초 기반 간격의 경우 다음을 사용합니다. SecondLocator, 더 긴 범위의 경우 MinuteLocator. 가독성을 위해 다양한 간격을 테스트합니다.
13. Matplotlib에서 틱 빈도 선택을 자동화할 수 있습니까?
14. 예, AutoDateLocator 틱 빈도를 자동으로 조정하므로 사용자가 확대 및 축소하는 동적 플롯에 이상적입니다. 이렇게 하면 모든 확대/축소 수준에서 플롯을 읽을 수 있습니다.
15. 사용자 정의 시간 형식에 DateFormatter를 어떻게 사용합니까?
16. 적용하다 DateFormatter 시간 표시를 제어하려면 '%H:%M'과 같은 형식 문자열을 사용하세요. 이러한 유연성을 통해 플롯 레이블을 데이터 정밀도와 일치시킬 수 있습니다.
17. Matplotlib에서 짧은 시계열을 그리는 모범 사례는 무엇입니까?
18. 짧은 시간 동안에는 다음을 사용합니다. MinuteLocator 또는 SecondLocator 낮은 간격(예: 5초 또는 10초마다)으로 틱 과밀을 방지하고 가독성을 향상시킵니다.
19. x축의 틱 수를 동적으로 설정하는 방법이 있습니까?
20. 예, 사용 중입니다 AutoDateLocator 조정하는 동안 틱 수량을 동적으로 관리할 수 있습니다. MAXTICKS 밀도가 높은 데이터를 처리할 때 최대 틱 수를 제어할 수 있습니다.

Matplotlib에서 시간 기반 틱을 처리하기 위한 효과적인 솔루션

"Locator.MAXTICKS 초과" 오류를 해결하면 특히 고해상도 시계열 데이터의 경우 정확하고 상세한 데이터 시각화가 가능합니다. 로케이터와 눈금 형식을 사용하여 눈금 간격을 주의 깊게 구성함으로써 Matplotlib 플롯은 읽기 쉽고 오류가 없는 상태로 유지됩니다.

DateFormatter와 같은 도구를 사용하고 MAXTICKS를 수동으로 조정하면 x축 표시에 대한 제어가 향상됩니다. 이러한 유연성은 시간에 민감한 데이터 시각화의 명확성을 필요로 하는 전문가에게 도움이 되며 복잡한 레이블이나 오류로 인해 주요 통찰력이 손실되지 않도록 보장합니다.