ٹائم سیریز ڈیٹا پلاٹ کرتے وقت Matplotlib کی خرابی "Locator. MAXTICKS exceeded" کو درست کرنا

وقت پر مبنی ڈیٹا کے لیے Matplotlib میں "Locator.MAXTICKS Exceeded" کی خرابی کو ہینڈل کرنا

ڈیٹا ویژولائزیشن اور ٹک مینجمنٹ کے لیے میٹپلوٹلیب کے ساتھ ازگر کا استعمال

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()

ہائی ریزولوشن ڈیٹا کے لیے MAXTICKS ایڈجسٹمنٹ کے ساتھ متبادل نقطہ نظر

Python Matplotlib اور کسٹم لوکیٹر کی ترتیبات کا استعمال

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()

ٹیسٹنگ MAXTICKS ایرر ہینڈلنگ یونٹ ٹیسٹ کے ساتھ

Matplotlib میں MAXTICKS سلوشنز کو درست کرنے کے لیے Python Unitest کا استعمال

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 کے لوکیٹر پر عام سوالات۔ MAXTICKS ایرر اور ٹائم سیریز کی منصوبہ بندی

1. مجھے Matplotlib میں "Locator.MAXTICKS exceeded" کی غلطی کیوں ملتی ہے؟
2. یہ خرابی اس وقت ہوتی ہے جب Matplotlib محور پر ڈیفالٹ زیادہ سے زیادہ سے زیادہ ٹِکس لگانے کی کوشش کرتا ہے، جو کہ بے ترتیبی کو روکنے کے لیے سیٹ کی گئی ہے۔ ایڈجسٹ کرنا MAXTICKS یا اس کے ساتھ مناسب ٹک وقفہ ترتیب دیں۔ SecondLocator یا MinuteLocator اس مسئلے کو حل کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔
3. میں ایکس محور پر ضرورت سے زیادہ ٹک لیبلز سے کیسے بچ سکتا ہوں؟
4. استعمال کرنا SecondLocator یا MinuteLocator ایک مناسب وقفہ کے ساتھ جگہ کو ٹکس نکالنے میں مدد ملتی ہے۔ مثال کے طور پر، MinuteLocator(interval=1) ایک ٹک فی منٹ سیٹ کرتا ہے، ایکس محور کی بھیڑ کو کم کرتا ہے۔
5. DateFormatter اور AutoDateLocator میں کیا فرق ہے؟
6. DateFormatter فارمیٹ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کہ محور پر تاریخیں اور اوقات کیسے ظاہر ہوتے ہیں، جیسے "HH:MM۔" AutoDateLocatorدوسری طرف، خود بخود تاریخ کی حد کی بنیاد پر وقفوں کا انتخاب کرتا ہے، جو زوم ایبل پلاٹوں کے لیے مثالی ہے۔
7. میں صرف ایکس محور پر تاریخوں کے بغیر وقت کیسے دکھا سکتا ہوں؟
8. صرف وقت دکھانے کے لیے، استعمال کریں۔ DateFormatter تاریخ کو خارج کرنے اور صرف وقت کو نمایاں کرنے کے لیے '%H:%M' یا '%H:%M:%S' جیسے فارمیٹ سٹرنگ کے ساتھ۔
9. کیا Matplotlib میں MAXTICKS کو ایڈجسٹ کرنا ممکن ہے؟
10. ہاں، آپ ترتیب دے کر دستی طور پر MAXTICKS کو بڑھا سکتے ہیں۔ plt.gca().xaxis.get_major_locator().MAXTICKS ایک اعلی قدر، جیسے 1000، غلطی کو متحرک کرنے سے پہلے مزید ٹک کی اجازت دیتا ہے۔
11. میں کیسے جان سکتا ہوں کہ کون سا ٹک وقفہ استعمال کرنا ہے؟
12. وقفہ کا انتخاب آپ کے ڈیٹا کی مدت پر منحصر ہے۔ سیکنڈ پر مبنی وقفوں کے لیے، استعمال کریں۔ SecondLocatorاور طویل عرصے کے لیے، MinuteLocator. پڑھنے کی اہلیت کے لیے مختلف وقفوں کی جانچ کریں۔
13. کیا میں Matplotlib میں ٹک فریکوئنسی سلیکشن کو خودکار کر سکتا ہوں؟
14. ہاں، AutoDateLocator خود بخود ٹک فریکوئنسی کو ایڈجسٹ کرتا ہے، متحرک پلاٹوں کے لیے مثالی جہاں صارفین زوم ان اور آؤٹ کرتے ہیں۔ یہ کسی بھی زوم سطح پر پلاٹ کو پڑھنے کے قابل رکھتا ہے۔
15. کسٹم ٹائم فارمیٹس کے لیے میں DateFormatter کا استعمال کیسے کروں؟
16. لگائیں DateFormatter ٹائم ڈسپلے کو کنٹرول کرنے کے لیے '%H:%M' جیسے فارمیٹ سٹرنگ کے ساتھ۔ یہ لچک آپ کو پلاٹ لیبلز کو ڈیٹا کی درستگی سے ملانے کی اجازت دیتی ہے۔
17. Matplotlib میں مختصر وقت کی سیریز کی منصوبہ بندی کرنے کے بہترین طریقے کیا ہیں؟
18. مختصر وقت کے لیے، استعمال کرتے ہوئے MinuteLocator یا SecondLocator کم وقفہ کے ساتھ (جیسے ہر 5 یا 10 سیکنڈ) ٹک زیادہ ہجوم کو روکتا ہے اور پڑھنے کی اہلیت کو بڑھاتا ہے۔
19. کیا ایکس محور پر ٹِکس کی تعداد کو متحرک طور پر سیٹ کرنے کا کوئی طریقہ ہے؟
20. جی ہاں، استعمال کرتے ہوئے AutoDateLocator ایڈجسٹ کرتے وقت متحرک طور پر ٹک کی مقدار کا انتظام کر سکتا ہے۔ MAXTICKS گھنے ڈیٹا کو ہینڈل کرتے وقت زیادہ سے زیادہ ٹِکس پر کنٹرول کی اجازت دیتا ہے۔

Matplotlib میں ٹائم بیسڈ ٹِکس سے نمٹنے کے لیے موثر حل

"Locator. MAXTICKS exceeded" کی خرابی کو حل کرنا درست اور تفصیلی ڈیٹا ویژولائزیشن کی اجازت دیتا ہے، خاص طور پر ہائی ریزولوشن ٹائم سیریز ڈیٹا کے لیے۔ لوکیٹر اور ٹک فارمیٹنگ کے ساتھ ٹک اسپیسنگ کو احتیاط سے ترتیب دینے سے، Matplotlib پلاٹ پڑھنے کے قابل اور غلطیوں سے پاک رہتے ہیں۔

DateFormatter جیسے ٹولز کا استعمال اور MAXTICKS کو دستی طور پر ایڈجسٹ کرنا x-axis ڈسپلے پر کنٹرول کو بہتر بناتا ہے۔ یہ لچک ان پیشہ ور افراد کے لیے فائدہ مند ہے جنہیں وقت کے لحاظ سے ڈیٹا کے تصورات میں وضاحت کی ضرورت ہوتی ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ پرہجوم لیبلز یا غلطیوں کی وجہ سے کلیدی بصیرتیں ضائع نہ ہوں۔