Matplotlib klaidos „Locator.MAXTICKS viršyta“ taisymas braižant laiko eilučių duomenis

Temp mail SuperHeros
Matplotlib klaidos „Locator.MAXTICKS viršyta“ taisymas braižant laiko eilučių duomenis
Matplotlib klaidos „Locator.MAXTICKS viršyta“ taisymas braižant laiko eilučių duomenis
Daniel Marino
2024 m. spalio 31 d., ketvirtadienis 08:12:41

Lokatoriaus supratimas ir įveikimas.MAXTICKS klaida laiko eilučių brėžiniuose

Braižant duomenis trumpais laiko intervalais Matplotlib, ypač naudojant laiko pagrindu veikiančias x ašis, gali atsirasti klaida: „viršija Locator.MAXTICKS“. 🕒 Jei susidūrėte su tuo, tikėtina, kad Matplotlib pagal numatytuosius nustatymus riboja varnelių skaičių, net kai reikia vos kelių.

Ši problema dažnai iškyla dirbant su aukšto dažnio laiko eilučių duomenimis, kai intervalai matuojami sekundėmis arba milisekundėmis. Galite tikėtis, kad pamatysite tik keletą pažymėtų varnelių, tačiau „Matplotlib“ nustatymai gali skirtingai interpretuoti duomenis ir sukelti klaidą.

Tokiais atvejais x ašies varnelės etiketės, dažnai skirtos vaizduoti paprastus laikus, pvz., 11:56, 11:57 ir t. t., nebus pateikiamos taip, kaip tikėtasi. Vietoj to, jūs liekate su didžiuliu erkių masyvu arba, dar blogiau, klaida.

Kad tai išspręstume, išnagrinėsime praktinius sprendimus, kaip efektyviai tvarkyti laiku pagrįstas erkes. 🚀 Reguliuodami varnelės formatavimą ir intervalus pasieksite švarius, skaitomus brėžinius, net ir naudodami laiko žymes arti.

komandą Naudojimo pavyzdys ir aprašymas
mdates.DateFormatter('%H:%M') Formatuoja x ašies datas, kad būtų rodomos valandos ir minutės. Labai svarbu laiku pagrįstiems brėžiniams, siekiant pagerinti artimų laiko intervalų skaitomumą.
mdates.SecondLocator(interval=10) Nustato x ašies žymėjimo intervalus sekundėmis. Apibrėždamas 10 sekundžių intervalą, jis skirtas tiems atvejams, kai duomenų taškai yra išdėstyti sekundėmis, o tai užtikrina aiškumą be pernelyg didelių žymėjimų.
plt.gca().xaxis.set_major_locator() Nurodomas pagrindinis x ašies žymėjimo lokatorius, labai svarbus nustatant pasirinktinius žymėjimo intervalus, atitinkančius laiku pagrįstus duomenis, neužpildant grafiko varnelėmis.
plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS Padidina didžiausią leistiną varnelių skaičių x ašyje, kad būtų išvengta klaidos „Locator.MAXTICKS viršytas“, naudingas didelio tankio laiko diagramoms.
datetime.datetime() Generuoja datos ir laiko objektus su tiksliu laiku iki sekundžių, o tai būtina kuriant laiko eilučių duomenis, kuriems braižant reikia sekti sekundę po sekundės.
unittest.TestCase Sudaro bazinę klasę vienetų testams kurti, leidžia sistemingai patvirtinti sklypų konfigūracijas ir užtikrinti, kad sprendimai veiktų skirtingais laiko intervalais.
plt.plot() Sukuria laiko duomenų linijos diagramą, kurioje kiekviena x ašies žymė atitinka tikslią laiko žymą. Būtinas norint vizualizuoti aukšto dažnio duomenis.
try...except Apvynioja plt.show() į bloką, kad gautų ir tvarkytų išimtis, pvz., „ValueError“, užtikrindama, kad klaidos, susijusios su žymėjimo apribojimais, netrikdytų scenarijaus srauto.
unittest.main() Vykdo vieneto testus, kad patvirtintų, jog varnelės formatavimo ir intervalų pakeitimai išsprendžia MAXTICKS klaidą, tikrindami kodo patikimumą įvairiuose scenarijuose.

Matplotlib optimizavimas aukšto dažnio laiko eilučių duomenims

Pirmasis scenarijus, pateiktas mūsų sprendime, išnaudoja „Matplotlib“ funkcionalumą, kad būtų galima apdoroti laiko eilučių duomenis labai artimais intervalais, ypač nustatant x ašį su pritaikytu tarpais ir formatu. Importuojant matplotlib.dates ir naudojant mdates.DateFormatter, galime tiksliai suformatuoti laiką x ašyje minutėmis ir sekundėmis, o tai yra būtina diagramoms, kuriose rodomi sekundėmis įrašyti duomenys. Pavyzdžiui, stebint duomenų taškus kas kelias sekundes, formatuotojo nustatymas į „%H:%M“ užtikrina, kad laikas būtų aiškiai rodomas neperpildant x ašies. Tokia sąranka yra labai svarbi bandant suprasti duomenų skirtumus, kurie vyksta realiuoju laiku.

Šio požiūrio esmė yra konfigūruoti Antrasis lokatorius ir MinuteLocator komandas, kurios yra būtinos norint valdyti x ašies etikečių dažnį, kad jos neviršytų MAXTICKS riba. Jei laiko skirtumas tarp duomenų taškų yra tik kelios sekundės, šią ribą gali suaktyvinti net ir nedidelė žymėjimo dažnio klaidinga konfigūracija, dėl kurios atsiranda Locator.MAXTICKS klaida. Pavyzdžiui, „SecondLocator“ su 10 sekundžių intervalu nustato, kad varnelės būtų rodomos kas 10 sekundžių, neleidžiant joms perkrauti ašies ir išlaikyti pakankamai etikečių, kad būtų galima greitai interpretuoti duomenis. Tai naudinga tais atvejais, kai naudotojams gali tekti matyti nedidelius pakeitimus kas 10 sekundžių neprarandant aiškumo, pvz., stebėti procesoriaus ar atminties naudojimą realiuoju laiku. 📊

Kitas svarbus šių scenarijų aspektas yra MAXTICKS parametrų koregavimas. Didinant MAXTICKS rankiniu būdu užtikriname, kad brėžinys per anksti nepasieks žymėjimo ribos, o tai naudinga tiriant tankius, didelės raiškos duomenų rinkinius. Šis koregavimas suteikia daugiau lankstumo, ypač pritaikytais naudojimo atvejais, kai vartotojai gali analizuoti aukšto dažnio duomenis tam tikrais intervalais. Komanda plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS = 1000 parodo, kaip apeiti automatinį apribojimą, leidžiant vartotojams valdyti ašį taip, kaip reikalauja jų duomenys, o tai labai svarbu tyrimų aplinkoje arba stebint našumą. 🚀

Pateikti vienetų testai yra skirti patvirtinti, kad šios konfigūracijos veikia įvairiuose scenarijuose ir neleisti avarijoms viršyti leistinas ribas. Vieneto testas, naudojant unittest, patikrina, ar sklypas atvaizduojamas teisingai be klaidos „MAXTICKS viršytas“. Tai ypač svarbu kūrimo ir testavimo aplinkose, kur kodo patikimumas yra prioritetas. Užtikrinant, kad brėžinių konfigūracijos nenutrūktų dėl laiko intervalo apribojimų, duomenų analitikai ir kūrėjai galės užtikrintai naudoti sprendimą keliose aplinkose. Apskritai šie pavyzdžiai siūlo tvirtą laiko duomenų tvarkymo ir vizualizavimo sistemą, padedančią kūrėjams išvengti įprastų didelės raiškos brėžinių spąstų.

„Matplotlib“ klaidos „Locator.MAXTICKS Exceeded“ tvarkymas laiku pagrįstiems duomenims

„Python“ naudojimas su „Matplotlib“ duomenų vizualizacijai ir varnelei valdyti

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()

Alternatyvus metodas su MAXTICKS koregavimu didelės raiškos duomenims

„Python Matplotlib“ ir „Custom Locator“ nustatymų naudojimas

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()

MAXTICKS klaidų apdorojimo testavimas naudojant vienetų testus

Python Unittest naudojimas norint patvirtinti MAXTICKS sprendimus Matplotlib

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()

Aukšto dažnio laiko duomenų valdymo strategijos Matplotlib

Kai dirbate su aukšto dažnio duomenimis Matplotlib, vienas iššūkis yra užtikrinti, kad x ašyje žymės būtų skaitomos ir neperkrautos. Tai ypač svarbu dirbant su laiko eilučių duomenimis, kai intervalai tarp duomenų taškų gali būti trumpi – sekundės. Norėdami tai išspręsti, „Matplotlib“ siūlo kelias komandas, skirtas formatuoti laiko duomenis, pvz MinuteLocator ir SecondLocator, kurios padeda kontroliuoti erkių dažnį. Pavyzdžiui, nurodant SecondLocator(interval=10) leidžia etiketes klijuoti kas 10 sekundžių, subalansuojant ekraną, kad būtų lengviau skaityti.

Kitas būdas, kuris gali būti naudingas, yra naudoti „AutoDateLocator“. klasė, kuri automatiškai parenka žymėjimo intervalus pagal duomenų dienų seką. Naudodamas AutoDateLocator, Matplotlib sumaniai parenka tinkamiausią intervalą, dinamiškai koreguodamas pagal nubrėžto laiko intervalo ilgį. Dėl šio lankstumo jis puikiai tinka vizualizuoti laiko intervalus, kai erkių tankis gali skirtis, pvz., priartinant arba tolinant duomenis, apimančius ir sekundes, ir minutes.

Galiausiai sukonfigūruokite pasirinktinį varnelės formatą naudodami DateFormatter padeda padaryti siužetus vizualiai patrauklius ir lengvai suprantamus. Pavyzdžiui, galite rodyti tik laiką „HH:MM“ formatu arba įtraukti sekundes kaip „HH:MM:SS“, atsižvelgdami į duomenų tikslumo poreikius. Kartu šios funkcijos siūlo būdus pritaikyti brėžinius, kad būtų aiškus ir veiksmingas duomenų perdavimas, leidžiant vartotojams užfiksuoti svarbias akimirkas naudojant didelės raiškos laiko duomenis, išlaikant brėžinius švarius ir informatyvius. 📅

Įprasti klausimai apie Matplotlib's Locator.MAXTICKS klaidų ir laiko eilučių braižymą

  1. Kodėl „Matplotlib“ gaunu klaidą „Locator.MAXTICKS viršytas“?
  2. Ši klaida atsiranda, kai „Matplotlib“ bando ant ašies nubrėžti daugiau varnelių nei numatytasis maksimumas, kuris nustatytas siekiant išvengti netvarkos. Reguliavimas MAXTICKS arba nustatydami tinkamą pažymėjimo intervalą su SecondLocator arba MinuteLocator gali padėti išspręsti šią problemą.
  3. Kaip išvengti perteklinių varnelių ant x ašies?
  4. Naudojant SecondLocator arba MinuteLocator su atitinkamu intervalu padeda išstumti erkes. Pavyzdžiui, MinuteLocator(interval=1) nustato vieną varnelę per minutę, sumažindama x ašies susikaupimą.
  5. Kuo skiriasi „DateFormatter“ ir „AutoDateLocator“?
  6. DateFormatter naudojamas formatuoti, kaip ašyje rodomos datos ir laikas, pvz., „HH:MM“. AutoDateLocatorKita vertus, automatiškai parenka intervalus pagal dienų seką, o tai idealiai tinka keisti mastelio brėžiniams.
  7. Kaip x ašyje galiu rodyti laiką tik be datų?
  8. Norėdami rodyti tik laiką, naudokite DateFormatter su formato eilute, pvz., „%H:%M“ arba „%H:%M:%S“, kad neįtrauktumėte datos ir paryškintumėte tik laiką.
  9. Ar galima koreguoti MAXTICKS „Matplotlib“?
  10. Taip, nustatydami galite rankiniu būdu padidinti MAXTICKS plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS iki didesnės vertės, pvz., 1000, leidžiant pažymėti daugiau varnelių prieš suaktyvinant klaidą.
  11. Kaip sužinoti, kurį žymėjimo intervalą naudoti?
  12. Intervalo pasirinkimas priklauso nuo jūsų duomenų laikotarpio. Sekundėmis pagrįstiems intervalams naudokite SecondLocatorir ilgesniems tarpams, MinuteLocator. Patikrinkite skirtingus skaitymo intervalus.
  13. Ar galiu automatizuoti žymėjimo dažnio pasirinkimą „Matplotlib“?
  14. taip, AutoDateLocator automatiškai sureguliuoja žymėjimo dažnį, idealiai tinka dinamiškiems brėžiniams, kuriuose vartotojai priartina ir tolina. Taip siužetas bus skaitomas bet kokiu mastelio lygiu.
  15. Kaip naudoti DateFormatter tinkintam laiko formatui?
  16. Taikyti DateFormatter su formato eilute, pvz., „%H:%M“, kad valdytumėte laiko rodymą. Šis lankstumas leidžia suderinti brėžinių etiketes su duomenų tikslumu.
  17. Kokia yra geriausia trumpų laiko eilučių brėžimo „Matplotlib“ praktika?
  18. Trumpam laiko tarpui, naudojant MinuteLocator arba SecondLocator su mažu intervalu (kaip kas 5 ar 10 sekundžių) apsaugo nuo erkių perpildymo ir pagerina skaitomumą.
  19. Ar yra būdas dinamiškai nustatyti varnelių skaičių x ašyje?
  20. Taip, naudojant AutoDateLocator gali dinamiškai valdyti erkių kiekį, reguliuodamas MAXTICKS leidžia valdyti maksimalų erkių skaičių tvarkant tankius duomenis.

Veiksmingi sprendimai, kaip tvarkyti laiku pagrįstus „Matplotlib“.

Išsprendus klaidą „Locator.MAXTICKS viršytas“ galima tiksliai ir išsamiai vizualizuoti duomenis, ypač didelės raiškos laiko eilučių duomenis. Kruopščiai sukonfigūruojant tarpą tarp varnelių naudojant lokatorius ir varnelės formatavimą, „Matplotlib“ brėžiniai išlieka įskaitomi ir be klaidų.

Naudojant tokius įrankius kaip DateFormatter ir rankinis MAXTICKS reguliavimas pagerina x ašies ekrano valdymą. Šis lankstumas yra naudingas profesionalams, kuriems reikia aiškumo duomenų vizualizacijoje, kurioms priklauso laikas, ir užtikrina, kad pagrindinės įžvalgos nebūtų prarastos dėl perpildytų etikečių ar klaidų.

Matplotlib MAXTICKS klaidos tvarkymo nuorodos ir ištekliai
  1. Šiame straipsnyje nurodomi oficialūs „Matplotlib“ dokumentai, skirti valdyti žymių ieškiklius ir formatuotojus laiko brėžiniuose. Išsamią informaciją galite rasti adresu Matplotlib datos API .
  2. Norėdami tvarkyti pasirinktinius žymėjimo intervalus, „Python“ laiko eilučių brėžinių vadovas suteikė papildomų įžvalgų. Daugiau apie šį metodą rasite adresu Dažnos datos problemos „Matplotlib“ oficialios svetainės skyrius.
  3. „AutoDateLocator“ naudojimas lanksčiam laiko eilučių koregavimui buvo nuodugniai išnagrinėtas remiantis straipsniu Real Python Matplotlib vadovas , kuriame pateikiami praktiniai dinaminio datos braižymo pavyzdžiai.
  4. Siekiant užtikrinti kodo patikimumą, sprendimams patvirtinti buvo naudojamas Python Unittest modulis. Python's dokumentacija Unittest biblioteka pateiktos gairės, kaip sukurti ir vykdyti efektyvius vienetų bandymus.