ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ Matplotlib പിശക് "Locator.MAXTICKS കവിഞ്ഞു" പരിഹരിക്കുന്നു

സമയാധിഷ്‌ഠിത ഡാറ്റയ്‌ക്കായി Matplotlib-ൽ "Locator.MAXTICKS കവിഞ്ഞു" എന്ന പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷനും ടിക്ക് മാനേജ്മെൻ്റിനും Matplotlib-നൊപ്പം പൈത്തൺ ഉപയോഗിക്കുന്നു

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()

ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള ഡാറ്റയ്‌ക്കായുള്ള MAXTICKS അഡ്‌ജസ്‌മെൻ്റ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഇതര സമീപനം

Python Matplotlib, കസ്റ്റം ലൊക്കേറ്റർ ക്രമീകരണങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു

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 ടെസ്റ്റിംഗ് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ പിശക്

Matplotlib-ലെ MAXTICKS സൊല്യൂഷനുകൾ സാധൂകരിക്കാൻ Python Unittest ഉപയോഗിക്കുന്നു

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 ൻ്റെ ലൊക്കേറ്ററിനെക്കുറിച്ചുള്ള പൊതുവായ ചോദ്യങ്ങൾ. MAXTICKS പിശകും സമയ ശ്രേണി പ്ലോട്ടിംഗും

1. Matplotlib-ൽ എനിക്ക് "Locator.MAXTICKS കവിഞ്ഞു" എന്ന പിശക് ലഭിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
2. ക്രമക്കേട് തടയാൻ സജ്ജീകരിച്ചിട്ടുള്ള ഡിഫോൾട്ട് മാക്സിമം എന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ടിക്കുകൾ അക്ഷത്തിൽ പ്ലോട്ട് ചെയ്യാൻ Matplotlib ശ്രമിക്കുമ്പോൾ ഈ പിശക് സംഭവിക്കുന്നു. ക്രമീകരിക്കുന്നു MAXTICKS അല്ലെങ്കിൽ അനുയോജ്യമായ ഒരു ടിക്ക് ഇടവേള സജ്ജീകരിക്കുക SecondLocator അല്ലെങ്കിൽ MinuteLocator ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ സഹായിക്കും.
3. x-ആക്സിസിൽ അമിതമായ ടിക്ക് ലേബലുകൾ എനിക്ക് എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം?
4. ഉപയോഗിക്കുന്നത് SecondLocator അല്ലെങ്കിൽ MinuteLocator ഉചിതമായ ഇടവേള ഉപയോഗിച്ച് ടിക്കുകൾക്ക് ഇടം നൽകാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, MinuteLocator(interval=1) ഒരു മിനിറ്റിൽ ഒരു ടിക്ക് സജ്ജീകരിക്കുന്നു, x-ആക്സിസ് തിരക്ക് കുറയ്ക്കുന്നു.
5. DateFormatter ഉം AutoDateLocator ഉം തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
6. DateFormatter "HH:MM" പോലെ, അച്ചുതണ്ടിൽ തീയതികളും സമയങ്ങളും എങ്ങനെ ദൃശ്യമാകും എന്ന് ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. AutoDateLocator, മറുവശത്ത്, സൂം ചെയ്യാവുന്ന പ്ലോട്ടുകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ തീയതി ശ്രേണിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇടവേളകൾ സ്വയമേവ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
7. x-അക്ഷത്തിൽ തീയതികൾ ഇല്ലാതെ എനിക്ക് എങ്ങനെ സമയം മാത്രം പ്രദർശിപ്പിക്കാൻ കഴിയും?
8. സമയം മാത്രം കാണിക്കാൻ, ഉപയോഗിക്കുക DateFormatter തീയതി ഒഴിവാക്കാനും സമയം മാത്രം ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാനും '%H:%M' അല്ലെങ്കിൽ '%H:%M:%S' പോലുള്ള ഒരു ഫോർമാറ്റ് സ്‌ട്രിംഗിനൊപ്പം.
9. Matplotlib-ൽ MAXTICKS ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയുമോ?
10. അതെ, സജ്ജീകരിക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് MAXTICKS സ്വമേധയാ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS 1000 പോലെ ഉയർന്ന മൂല്യത്തിലേക്ക്, പിശക് ട്രിഗർ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് കൂടുതൽ ടിക്കുകൾ അനുവദിക്കുക.
11. ഏത് ടിക്ക് ഇടവേള ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് എനിക്ക് എങ്ങനെ അറിയാം?
12. ഒരു ഇടവേള തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ സമയത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. സെക്കൻഡുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇടവേളകൾക്ക്, ഉപയോഗിക്കുക SecondLocator, ദൈർഘ്യമേറിയ സമയത്തേക്ക്, MinuteLocator. വായനാക്ഷമതയ്ക്കായി വ്യത്യസ്ത ഇടവേളകൾ പരിശോധിക്കുക.
13. എനിക്ക് Matplotlib-ൽ ടിക്ക് ഫ്രീക്വൻസി തിരഞ്ഞെടുക്കൽ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?
14. അതെ, AutoDateLocator ടിക്ക് ഫ്രീക്വൻസി സ്വയമേവ ക്രമീകരിക്കുന്നു, ഉപയോക്താക്കൾ സൂം ഇൻ ചെയ്‌ത് പുറത്തെടുക്കുന്ന ഡൈനാമിക് പ്ലോട്ടുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്. ഇത് ഏത് സൂം തലത്തിലും പ്ലോട്ടിനെ റീഡബിൾ ആയി നിലനിർത്തുന്നു.
15. ഇഷ്‌ടാനുസൃത സമയ ഫോർമാറ്റുകൾക്കായി ഞാൻ എങ്ങനെ DateFormatter ഉപയോഗിക്കും?
16. അപേക്ഷിക്കുക DateFormatter സമയ പ്രദർശനം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് '%H:%M' പോലുള്ള ഒരു ഫോർമാറ്റ് സ്ട്രിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്. പ്ലോട്ട് ലേബലുകളെ ഡാറ്റ കൃത്യതയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ ഈ വഴക്കം നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
17. മാറ്റ്‌പ്ലോട്ട്‌ലിബിൽ ഹ്രസ്വ സമയ പരമ്പരകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ ഏതാണ്?
18. കുറഞ്ഞ സമയത്തേക്ക്, ഉപയോഗിക്കുന്നത് MinuteLocator അല്ലെങ്കിൽ SecondLocator കുറഞ്ഞ ഇടവേളയിൽ (ഓരോ 5 അല്ലെങ്കിൽ 10 സെക്കൻഡിലും പോലെ) ടിക്ക് തിരക്ക് തടയുകയും വായനാക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
19. x-ആക്സിസിൽ ടിക്കുകളുടെ എണ്ണം ഡൈനാമിക് ആയി സജ്ജീകരിക്കാൻ എന്തെങ്കിലും വഴിയുണ്ടോ?
20. അതെ, ഉപയോഗിക്കുന്നു AutoDateLocator ക്രമീകരിക്കുമ്പോൾ ടിക്ക് അളവ് ചലനാത്മകമായി നിയന്ത്രിക്കാനാകും MAXTICKS സാന്ദ്രമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ടിക്കുകളുടെ പരമാവധി എണ്ണം നിയന്ത്രിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

Matplotlib-ൽ സമയാധിഷ്ഠിത ടിക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഫലപ്രദമായ പരിഹാരങ്ങൾ

“Locator.MAXTICKS കവിഞ്ഞു” എന്ന പിശക് പരിഹരിക്കുന്നത് കൃത്യവും വിശദവുമായ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിന് അനുവദിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള സമയ ശ്രേണി ഡാറ്റയ്ക്ക്. ലൊക്കേറ്ററുകളും ടിക്ക് ഫോർമാറ്റിംഗും ഉപയോഗിച്ച് ടിക്ക് സ്പേസിംഗ് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, Matplotlib പ്ലോട്ടുകൾ വായിക്കാവുന്നതും പിശകുകളില്ലാതെയും നിലനിൽക്കും.

DateFormatter പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതും MAXTICKS സ്വമേധയാ ക്രമീകരിക്കുന്നതും x-axis ഡിസ്‌പ്ലേയുടെ നിയന്ത്രണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. തിരക്കേറിയ ലേബലുകളോ പിശകുകളോ കാരണം പ്രധാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നഷ്‌ടപ്പെടുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തുന്ന സമയ-സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിൽ വ്യക്തത ആവശ്യമുള്ള പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് ഈ വഴക്കം പ്രയോജനകരമാണ്.