ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਲਾਟ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ Matplotlib ਗਲਤੀ "Locator.MAXTICKS Exceeded" ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਵਿੱਚ "Locator.MAXTICKS Exceeded" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟਿਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

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()

ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਲਈ MAXTICKS ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਲਪਿਕ ਪਹੁੰਚ

Python Matplotlib ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਲੋਕੇਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

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()

ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ MAXTICKS ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ

Matplotlib ਵਿੱਚ MAXTICKS ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ Python Unitest ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

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 ਦੇ ਲੋਕੇਟਰ 'ਤੇ ਆਮ ਸਵਾਲ। MAXTICKS ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਪਲਾਟਿੰਗ

1. ਮੈਨੂੰ Matplotlib ਵਿੱਚ "Locator.MAXTICKS exceeded" ਗਲਤੀ ਕਿਉਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ?
2. ਇਹ ਤਰੁੱਟੀ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਡਿਫਾਲਟ ਅਧਿਕਤਮ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟਿੱਕ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗੜਬੜ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਡਜਸਟ ਕਰਨਾ MAXTICKS ਜਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਟਿੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਸੈੱਟ ਕਰੋ SecondLocator ਜਾਂ MinuteLocator ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
3. ਮੈਂ x-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟਿੱਕ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
4. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ SecondLocator ਜਾਂ MinuteLocator ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਅੰਤਰਾਲ ਨਾਲ ਟਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, MinuteLocator(interval=1) ਐਕਸ-ਐਕਸਿਸ ਭੀੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਇੱਕ ਟਿੱਕ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
5. DateFormatter ਅਤੇ AutoDateLocator ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
6. DateFormatter ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਰੂਪ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "HH:MM." AutoDateLocator, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਮਿਤੀ ਰੇਂਜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜ਼ੂਮ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪਲਾਟਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ।
7. ਮੈਂ x-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਮਾਂ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
8. ਸਿਰਫ ਸਮਾਂ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ, ਵਰਤੋਂ DateFormatter '%H:%M' ਜਾਂ '%H:%M:%S' ਵਰਗੇ ਫਾਰਮੈਟ ਸਤਰ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਤੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੋ।
9. ਕੀ Matplotlib ਵਿੱਚ MAXTICKS ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
10. ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸੈੱਟ ਕਰਕੇ ਹੱਥੀਂ MAXTICKS ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS ਇੱਕ ਉੱਚੇ ਮੁੱਲ ਤੱਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 1000, ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਰ ਟਿੱਕ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
11. ਮੈਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਟਿੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਵਰਤਣਾ ਹੈ?
12. ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਚੁਣਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਕਿੰਟਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਲਈ, ਵਰਤੋਂ SecondLocator, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ, MinuteLocator. ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
13. ਕੀ ਮੈਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਵਿੱਚ ਟਿਕ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
14. ਹਾਂ, AutoDateLocator ਟਿਕ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਐਡਜਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਪਲਾਟਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜ਼ੂਮ ਇਨ ਅਤੇ ਆਉਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜ਼ੂਮ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਲਾਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
15. ਮੈਂ ਕਸਟਮ ਟਾਈਮ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਲਈ DateFormatter ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?
16. ਲਾਗੂ ਕਰੋ DateFormatter ਟਾਈਮ ਡਿਸਪਲੇਅ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ '%H:%M' ਵਰਗੇ ਫਾਰਮੈਟ ਸਤਰ ਨਾਲ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਲਾਟ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
17. ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੜੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਕੀ ਹਨ?
18. ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ, ਵਰਤ ਕੇ MinuteLocator ਜਾਂ SecondLocator ਘੱਟ ਅੰਤਰਾਲ ਨਾਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਰ 5 ਜਾਂ 10 ਸਕਿੰਟ) ਟਿੱਕ ਦੀ ਭੀੜ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
19. ਕੀ x-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਟਿੱਕਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਹੈ?
20. ਹਾਂ, ਵਰਤ ਕੇ AutoDateLocator ਐਡਜਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਿੱਕ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ MAXTICKS ਸੰਘਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਟਿੱਕਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਖਿਆ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

Matplotlib ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਟਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਹੱਲ

"Locator.MAXTICKS ਵੱਧ" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਸਹੀ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਲਈ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਟਿੱਕ ਸਪੇਸਿੰਗ ਨੂੰ ਲੋਕੇਟਰ ਅਤੇ ਟਿਕ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਕੇ, ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਪਲਾਟ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਅਤੇ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।

DateFormatter ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ MAXTICKS ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ x-axis ਡਿਸਪਲੇ 'ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਉਹਨਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਾਂ ਜਾਂ ਤਰੁਟੀਆਂ ਕਾਰਨ ਮੁੱਖ ਸੂਝ-ਬੂਝਾਂ ਗੁਆਚ ਨਾ ਜਾਣ।